[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

분류 또는 회귀 문제에서 컬럼 중 시계열 데이터가 있다면 어떻게 할 예정이세요?

여유가 된다면 파생변수(새로운 컬럼)를 만들어주세요

아래 코드는

1. 시계열 데이터를 datetime 자료형으로 변환하고

2. 년도, 월, 일을 새로운 컬럼으로 생성했어요.

3. 그리고 기존 datetime컬럼은 삭제했습니다.

# datetime

train['datetime'] = pd.to_datetime(train['datetime'])
test['datetime'] = pd.to_datetime(test['datetime'])

train['year'] = train['datetime'].dt.year
train['month'] = train['datetime'].dt.month
train['day'] = train['datetime'].dt.day

test['year'] = test['datetime'].dt.year
test['month'] = test['datetime'].dt.month
test['day'] = test['datetime'].dt.day

train = train.drop('datetime', axis=1)
test = test.drop('datetime', axis=1)

함께 사용해 보시죠. 사용여부에 따라 모델 성능의 변화도 살펴보시죠!

https://www.kaggle.com/code/agileteam/t2-6-bike-regressor