Tensorflow 101

텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 코드를 작성하여 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.

Tensorflow 101 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 코드를 작성하여 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.

부록1: 데이터를 위한 팁

수업소개

데이터 타입의 문제와 NA값의 문제를 해결하는 데이터 전처리 방법을 배웁니다.

강의 

 

소스코드

colab |  backend.ai

###########################
# 라이브러리 사용
import pandas as pd

###########################
# 파일 읽어오기
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris2.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
아이리스.head()

###########################
# 칼럼의 데이터 타입 체크
print(아이리스.dtypes)

# 원핫인코딩 되지 않는 현상 확인
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()

###########################
# 품종 타입을 범주형으로 바꾸어 준다. 
아이리스['품종'] = 아이리스['품종'].astype('category')
print(아이리스.dtypes)

# 카테고리 타입의 변수만 원핫인코딩
인코딩 = pd.get_dummies(아이리스)
인코딩.head()

###########################
# NA값을 체크해 봅시다. 
아이리스.isna().sum()
아이리스.tail()

###########################
# NA값에 꽃잎폭 평균값을 넣어주는 방법
mean = 아이리스['꽃잎폭'].mean()
print(mean)
아이리스['꽃잎폭'] = 아이리스['꽃잎폭'].fillna(mean)
아이리스.tail()

댓글

댓글 본문
  1. 정효빈
    왜 NA값을 평균값으로 채워주는건가요?
  2. 정효빈
    이런 데이터들은 어디서 구하나요??
  3. 21-05-06
  4. 박준휘
    완료입니다!
  5. 장청룡
    20210315 완료
  6. 범벌
    완료
  7. 청춘낭비금물
    완료
  8. ericpark
    완료했습니다.
  9. 완료
  10. 조지아
    완료
  11. DreamComeTrue
    완료!
  12. 바이크
    완료
  13. 완료
  14. Mikiss
    아이리스.isna().sum()

    mean = 아이리스['꽃잎폭'].mean()
    아이리스['꽃잎폭'] = 아이리스['꽃잎폭'].fillna(mean)
  15. jeseung
    완료!
  16. 후니
    완료
  17. 손님입장
    완료
  18. 완료
  19. 완료
  20. 차차caca
    완료!
  21. 고고고고
    완료
  22. 최수원
    완료!
  23. 먀린이
    완료...
  24. 리코타
    완료
  25. 하하즐거운문
    완료
  26. 궉하
    완료!
  27. luckyo02
    완료
  28. 코티서처
  29. forever04
    완료
  30. sunncho
    완료!
  31. 완료
  32. 소야
    재밌었어요!
  33. 완료
  34. 완료!
  35. 헤링
    자세한 설명 감사합니다
  36. 제사마
    Done
  37. 지니
    완료
  38. 호호
    완료
  39. ok
  40. 과거로의여행
    이런 것까지 신경을 써 주셨군요. 감사합니다. ^.^;;
  41. 하지빠더
    완료
  42. 이민지
    완료
  43. 완료하였습니다^^
  44. 여어엉
    한두개 정도의 na는 이런식으로 해도 좋겠네요. 없는게 제일 좋겠지만요ㅠ
    완료
  45. 박지웅
    완료
  46. 공부벌레는아니지만
    완료! 감사합니다
  47. 슈팍스
    완료
  48. 쿤송
    감사합니다.
  49. 쿤송
    감사합니다.
  50. 완료
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