파이썬 네클 2주차 딥러닝 과제 미니프로젝트 csv 파일로 NAN, Object, HeatMap 출력하기

 

 

 

[#1. 코드]

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score

#1. 데이터
path = './'
datasets = pd.read_csv(path + 'train.csv')

print(datasets.columns)
#print(datasets.head(7))

 

[출력결과]

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[#2. 코드]

x = datasets[['id', 'date', 'bus_route_id', 'in_out', 'station_code', 'station_name',
       'latitude', 'longitude', '6~7_ride', '7~8_ride', '8~9_ride',
       '9~10_ride', '10~11_ride', '11~12_ride', '6~7_takeoff', '7~8_takeoff',
       '8~9_takeoff', '9~10_takeoff', '10~11_takeoff', '11~12_takeoff',
       '18~20_ride']]
y = datasets[['18~20_ride']]

print(x)

 

[출력결과]

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[#3. 코드]

datasets['NAN'] = np.nan #NAN 값 바꿔주기 
 
print(datasets) #출력

print(x)

 

[출력결과]

 

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[#4. 코드]  과제1. NAN 값 바꿔주기

# NAN 처리하기
x = x.fillna(0) #  0으로 채우기
#x = x.fillna(method='ffill') #해당 컬럼의 바로 앞 데이터의 값으로 채우기 
#x = x.fillna(method='bfill') #해당 컬럼의 바로 뒤 데이터의 값으로 채우기 
#x = x.fillna(x.mean()[0]) # 0열 평균값으로 처리하기

print(x)

 

[출력결과]

 

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[#5. 코드]

print(x.info()) # info() 컬럼명, null값, 데이터 타입 확인

 

[출력결과]

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[#6. 코드]  과제2. Object 값 바꿔주기

# 문자를 숫자로 변경

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

ob_col = list(x.dtypes[x.dtypes=='object'].index) # object 컬럼 리스트 추출
for col in ob_col : 
    x[col] = LabelEncoder().fit_transform(x[col].values)

datasets[col]

 

[출력결과]

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[#7. 코드] 과제3. HeatMap 띄우기

#상관계수 히트맵
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, y, test_size = 0.2, shuffle=True, random_state=77
)
print(x_train.shape, y_train.shape)
print(x_test.shape, y_test.shape)

sns.set(font_scale = 1.2)
sns.set(rc = {'figure.figsize':(20, 15)})
sns.heatmap(data=datasets.corr(),
           square = True,
            annot = True,
            cbar = True,
            cmap = 'coolwarm'
           )
plt.show()

 

[출력결과]