스케일링, 인코딩 등 데이터 작업후에

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코딩은 순서가 매우 중요한데

시험환경은 1개의 셀만 사용한다고 생각해 주세요

그런데 학습하는 상황에서 1개 셀만 사용하면 출력도 어렵고 학습속도가 느려져

여러개 셀을 권장하고 있어요

다만 이런 문제가 발생할 수 있는데

이럴 경우에는 현재 실행하고자하는 셀에 마우스 커서를 올려두고

"런타임 - 이전 셀 실행"을 클릭해주세요 그럼 처음부터 이전 셀까지 다시 실행합니다.

그리고 나서 현재 셀 실행하는 방식으로 진행해 주세요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님!

데이터 전처리 작업을 하다 보면 여러 번 실행하면서 원하는 결과를 얻으려는 경우가 많습니다. 아래 몇 가지 점을 유의하면 도움될 수 있습니다.

데이터 전처리 후 반복 실행 시 유의사항

1. 데이터 복사본 사용: 데이터 전처리를 수행할 때 원본 데이터셋을 복사하여 작업하는 것이 좋습니다. 이를 통해 원본 데이터가 손상되지 않고 복잡한 전처리 과정을 안전하게 재실행할 수 있습니다.

   df_copy = df_original.copy()
   

2. 단계별 스크립트 작성: 각 전처리 단계(인코딩, 스케일링 등)를 함수나 별도의 코드 셀로 구분하세요. 문제가 발생했을 때 특정 단계만 다시 테스트 가능합니다.

3. 순차적 실행: 전처리 작업은 의존성이 있기 때문에 순서를 정확히 지켜야 합니다. 예를 들어, 인코딩 후에는 반드시 그 상태에서 합치거나 스케일링해야지, 전처리 이전의 원본 상태로 돌아가 단계를 건너뛰면 원하는 결과를 얻을 수 없습니다.

4. 변경 사항 확인: 중간 결과를 확인할 수 있는 출력문을 삽입하여 데이터의 상태가 예상대로 변화하고 있는지 자주 확인하세요.

   print(df_copy.head())
   

관련하여 유사한 사례와 해결법을 설명한 게시물들을 안내드립니다:

• [라벨인코딩, 원핫인코딩 시 컬럼 수 변경 문제 해결 방법]
  
• [데이터 전처리 재실행 오류 해결]
  

라벨인코딩 및 원핫인코딩 후 결과가 예상과 다른 경우, 위 전처리 단계의 순서나 상태에 문제가 있었을 수 있으며, 이를 반복적으로 확인 및 조정해야 합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.