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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3회 기출유형(작업형2)

섹션13. 작업형2에서 데이터 합치기

해결된 질문

268

kdmin88

작성한 질문수 5

0

안녕하세요.

만일, 아래와 같이 라벨인코딩과 원핫인코딩을 수행했다면,,

데이터 다시 합치기를 할 필요가 없는 것이지요?

이유는, 분리하지 않고 범주형/수치형 data만 취해서 인코딩을 진행했기 때문에,,,,이게 맞을까요?

 

# 라벨인코딩

cols = ['Employment Type','GraduateOrNot', 'FrequentFlyer', 'EverTravelledAbroad']

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

for col in cols:

le = LabelEncoder()

train[col] = le.fit_transform(train[col])

test[col] = le.transform(test[col])

# 원핫인코딩

cols2 = ['Age','AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases']

train[cols2] = pd.get_dummies(train[cols2])

test[cols2] = pd.get_dummies(test[cols2])

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

만약에 레이블 인코딩을 A, B 컬럼에 먼저 적용하고

그리고 나머지 컬럼에 원핫인코딩을 한다면 아래와 같이 전체를 넣어도 됩니다. 이미 다른 컬럼은 숫자로 변경되었기 때문에 남은 컬럼만 원핫인코딩 진행합니다.

train = pd.get_dummies(train)

작업형2 모의문제1 (30강)

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작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?

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작업형 1 -연습문제 4-6

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작업형 1 유형 부분

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작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

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2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

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인덱스 슬라이싱

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