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처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part2]

한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법5

deep_data_and_visual 파일에서 에러가 납니다.

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안녕하세요. 수강생입니다.
현재 저는 손코딩은 하지 않고 처음부터 끝가지 영상으로 한번 보고 두번째부터 손코딩하려고 계속 보는중입니다.
따라서 문법을 이해하기 보다는 아~그렇구나 정도 알고 있습니다. 또한 제 데이터는 특별히 손을 대지 않고 실행만 하고 있습니다. 그런데 지금까지 큰 이슈없이 잘 진행되다 Heapmap에서 에러가 발생합니다.
deep_data_and_visual 1:48의 결과값도 저랑 다르고 heatmap 작성시 에러가 ValueError: could not convert string to float: 'Abbeville' 발생합니다. 문자열을 float으로 못바꾸는건 알겠는데 직접 파일에서 관련 데이터를 지우라는 것인지(그렇다면 문자열 컬럼은 다 지워야 하는데 좀 이상한거 같구요), 코딩으로 원하는 데이터만 추출해서 가져와야 하는건지(그렇다면 저는 처음부터 영상을 다시 봐야하구요), 제 데이터만 이상한건지(그럼 다시 설치하구요.. 물론 다시 복붙해봤습니다.) 궁금합니다

캡처1.PNG

 

캡처2.PNG

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답변 1

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 황민수님의 질문과 관련하여, 문자열 데이터(Abbeville)가 포함된 DataFrame에서의 상관계수 계산 문제를 다루는 유사한 상황을 설명하고 있는 게시글 두 개를 발견했습니다.

  1. 한단계 더 이해하는 EDA와 데이터 타입에 따른 시각화 기법5: 이 질문에서도 ‘could not convert string to float: ‘Abbeville”라는 에러가 발생했습니다. 질문자가 제공한 데이터에서 문자열 값(Abbeville)이 숫자로 변환이 시도되었으나 실패하였고, 이러한 문제를 해결하기 위한 해결책을 제공하고 있습니다. 질문의 내용과 답변 모두, 문자열 데이터를 처리하는 방법을 다루고 있어 도움이 될 수 있습니다.

  2. correlation 함수 애러: 이 질문에서는 pandas의 corr() 함수 사용 시 발생하는 에러에 대해 논의되었습니다. 특히, 버전에 따른 함수 사용법의 차이점과 numeric_only=True 옵션을 사용하여 숫자형 데이터에 대한 상관계수만 계산하는 방법이 제시되었습니다. 질문자가 겪고 있는 문제를 해결하는데 필요한 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.

위의 정보를 바탕으로, 고민하고 계신 "could not convert string to float: 'Abbeville'" 에러는 데이터 내에 상관계수 계산이 불가능한 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 발생합니다. corr() 함수를 사용할 때는 numeric_only=True 옵션을 추가하여 숫자형 데이터만을 대상으로 상관계수를 계산하도록 설정할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 문자열 데이터로 인한 에러를 방지할 수 있습니다.

또한, 질문자님께서 언급하신 데이터를 다시 조정하는 접근 방식에 대해서는 문자열 컬럼을 모두 제거하는 것이 아니라, 필요한 숫자형 데이터에 대해서만 corr() 함수를 적용하는 것이 바람직합니다. 데이터 전처리 과정에서 필요하지 않은 컬럼을 제거하거나, 특정 컬럼이 숫자형 데이터로만 구성될 수 있도록 처리하는 것이 이상적인 해결 방법 중 하나일 것입니다.

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.

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