데이터프레임 만드는데서 오류가 납니다.

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여기서 계속 오류가 납니다
그리고 궁금한게 있는데요 데이터가 세개일때는 train으로 합쳐줘야해서 concat해서 df를 만든것이 train 데이터가 되는거 아닌가요?
df=pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) df
위에 코드처럼 df를 만들면 저게 train으로 해서 뒤에 쓰여야 할것 같은데 뒤에라벨인코딩 할 때 왜
```
df[col]=le.fit_transform(X_train[col])가 아니고
```
```
X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col])l])
```
이렇게 되는지 잘 모르겠어요... df는 그럼 concat으로 생성하고 뒤에 안쓰이는거 아닌가요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 은영조님의 질문에 답변드리겠습니다.

질문해주신 내용은 데이터프레임을 생성할 때의 오류와, 라벨 인코딩 과정을 이해하는 데에 어려움이 있는 것 같습니다. 우선 은영조님께서 겪고 있는 오류와 데이터 처리 절차를 하나씩 정리해드리겠습니다.

1. 데이터프레임 생성 및 오류 이해

은영조님께서 주신 에러 메시지는, 모델을 훈련할 때 사용한 피처 이름과 예측 시 사용하는 피처 이름이 불일치할 때 발생하는 ValueError 입니다. 이는 훈련 데이터와 테스트 데이터의 컬럼이 다를 때 자주 발생하는 문제입니다. 주어진 에러 메시지에서 ID 컬럼은 훈련 시 사용되지 않았고, Gender, Mode_of_Shipment 등 다른 컬럼들은 예측 시 사용되지 않았다는 것을 알 수 있습니다.

이를 해결하려면 다음과 같은 방법이 필요합니다:

일관된 피처 사용: pd.get_dummies() 등으로 범주형 변수를 변환할 때 train과 test 데이터에 동일한 컬럼 구조를 유지해야 합니다.

2. 데이터 통합 및 라벨 인코딩

은영조님의 코드를 보면 다음과 같은 부분이 있습니다:

df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']], axis=1)

이 코드는 X_train과 y_train을 수평으로 결합하여 새로운 df를 만들고자 한 것입니다. 그러나 이후 라벨 인코딩을 할 때, X_train[col]으로 접근하고 있어 혼란스러우셨던 것 같습니다.

왜 X_train[col]을 사용하는지에 대한 설명은 다음과 같습니다:

합친 데이터 df vs 개별 사용: df는 주로 EDA(탐색적 데이터 분석) 등의 경우에 잠깐 사용되고, 이후 실제 모델 학습 과정에서는 X_train을 사용하는 경우가 많습니다. 이는 데이터의 일관성과 코드의 명확성을 유지하기 위한 방법입니다.
X_train 또는 df의 선택은 주로 이후 사용 목적에 달려 있습니다. 만약 concat으로 합친 df를 계속 사용하려면, 이후 작업에서도 일관되게 df를 사용해야 합니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 데이터프레임 생성 및 오류 이해

2. 데이터 통합 및 라벨 인코딩

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