<ul><li>학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!</li><li>질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요</li><li>먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요</li></ul>age 칼럼의경우 20대 30대 40대 이렇게 나누는 이유가있을까요?또 그렇게 범주형으로 나누려면 어떻게 코드를작성해야할지 궁금합니다!!

연속형 변수를 범주형 변수로 변환하는 것은 피처엔지니어링 방법중에 하나입니다.모델 성능향상을 위해 작업하기도 합니다. 작업형2에서는 이런 피처 생성까진 요구하고 있지 않았어요!설명은 드릴 수 있는데 작업 방법은 다양하고, 적용은 학습자의 몫입니다.<pre class="hljs"><code>import pandas as pd

data = {'age': [25, 35, 45, 55, 65]}
df = pd.DataFrame(data)

df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 29, 39, 49, 59, 69], labels=['20대 이하', '30대', '40대', '50대', '60대 이상'], right=False)

print(df)</code></pre>&nbsp;화이팅입니다 🙂

Inflearn Community Q&A

3회기출 유형 작업형 2번 질문있습니다.