인프런 커뮤니티 질문&답변

시험시 label 인코딩으로 문제를 풀려고 하는데요 데이터가 수치형, 범주형 나눠져있을때 ,

1. n_train = train.select_dtypes(exclude ='object').copy()

n_test = test.select_dtypes(exclude ='object').copy()

c_train = train.select_dtypes(include ='object').copy()

c_test = test.select_dtypes(include ='object').copy()

이렇게 나눈후 n_ train과 n_test에는 scaling,

c_train과 c_test에는 label 인코딩한 후 pd.concat으로 합치는것과

2. cols = ['수치형 데이터 컬럼 선택']

수치형 데이터 스케일링,

cols = ['범주형 데이터 컬럼 선택']

for i in cols

범주형 데이터 라벨 인코딩

1번과 2번에 차이가 있을까요? 어떤경우에 어떤것을 사용해야 하나요?

또 , 2번 방법 사용시 cols 의 이름을 수치형,범주형 각각 다르게 사용하여 컬럼 지정후

추후에 합쳐야하나요?