인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
답변 2
0
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님,
주어진 이미지에서는 데이터프레임의 특정 컬럼에 대한 통계 및 값 카운트를 수행하고 있는 화면을 보여주고 있습니다. 데이터 분석에서 이런 과정을 거치는 이유는 데이터를 탐색하여 전체적인 분포와 주요 특성을 파악하기 위함입니다.
데이터 통계 및 탐색의 이유
- 전반적인 데이터 이해:
describe()메소드를 사용하면 수치형 데이터의 평균, 표준편차, 최소/최댓값 등의 통계 정보를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이는 데이터 전체의 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 범주형 데이터의 분포 확인:
value_counts()메소드는 범주형 컬럼의 각 값이 데이터셋에서 얼마나 자주 나타나는지를 보여줍니다. 이를 통해 데이터가 특정 범주에 치우쳐 있는지, 또는 값이 고르게 분포되어 있는지를 알 수 있습니다.
Transmission 컬럼을 선택한 이유
- 의미 있는 통계 분석: 자동차의 전송 유형(Manual, Automatic, Semi-Auto)은 차량의 다른 특성(예: 연비, 성능 등)과 밀접한 관련이 있을 수 있으며, 이를 분석함으로써 데이터의 의미 있는 관계를 파악할 수 있습니다.
- 쉽고 명확한 범주형 데이터 분석:
transmission은 명확한 범주형 데이터를 제공하며 데이터 분포를 살펴보기 쉽습니다. 이는 분석 초기에 데이터의 특성을 이해하는 데 유용합니다.
유사한 질문에 대한 기존 답변은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- 데이터 전처리(공식 예시문제 작업형2): 데이터 분석 과정에서 fit_transform을 사용하는 방법에 대해 다루고 있습니다.
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.