처음처럼

https://www.acmicpc.net/problem/2884

https://www.acmicpc.net/problem/14681

https://www.acmicpc.net/problem/2753

https://www.acmicpc.net/problem/9498

• 조건문 if 문 중 elif사용  

데이터 인코딩

         1) Label Encoding : 문자를 정수로 변환

         2) One-Hot Encoding : 특정 위치를 강조             

              ① OnHotEncoder() > 기본적인 원핫인코딩

              ② get_dummies()  > Pandas에서 원핫인코딩

레이블 인코딩이란?

문자로 된 레이블을 숫자(정수)로 변환하는 작업

레이블 인코딩

1) 모듈 임포트 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2)  데이터 카테고리화 

3) 레이블 인코딩 

4) 디코딩 : 레이블 인코딩으로 변환된 데이터를 다시 문자형으로 변환

원 핫 인코딩이란?

원-핫 인코딩은 단어 집합의 크기를 벡터의 차원으로 하고, 표현하고 싶은 단어에만 1의 값을 부여해(다른 값은 0) 강조하고 싶은 단어를 눈에 띄게 만드는 방식

원 핫 인코딩

1) 모듈 임포트 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 

2) 레이블 인코딩(Label Encoding) : 문자를 정수 형태로 변환

3)  데이터를 2차원 행렬로 변환

4) 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

※ pandas에서도 원-핫 인코딩을 사용할 수 있다. 

  ▶▷▶▷ 데이터 프레임으로 보는 것이 확인하기 편하다.

※ seaborn

• seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지
• matplotlib 보다 다양하고 다채로운 시각화 모듈이다 

distplot

countplot

regplot

jointplot

kdeplot

barplot

boxplot

violinplot

Pairplot

lmplot

https://seaborn.pydata.org/

>>> Seaborn 공식 홈페이지

▷▶▷▶ 시각화를 위한 기본 모듈

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns       <<< seaborn은 관례적으로 sns라는 별칭을 사용한다

샘플 데이터 불러오기 

seaborn에서 제공하는 데이터 "tips"를 불러온다

displot

countplot

• 해당 카테고리 별 데이터의 개수를 보여주는 그래프

regplot

• 데이터를 점으로 나타내면서 회기선을 동시에 보여주는 그래프
• 산포도 + 회기선 

jointplot

• 산포도 + 히스토그램
• 데이터의 경향을 파악하기 좋다

• kind="hex"  >>> 벌집모양의 그래프를 그려줌 

kdeplot

• 이차원 밀집도 그래프
• 등고선 형태로 밀집 정도를 보여주는 그래프

• shade = True를 사용하여 그래프 모양 변경

barplot

• 막대그래프 matplotlib 보다 색감 있는 그래프를 만들어준다

boxplot

• 박스그래프 matplotlib 보다 색감 있는 그래프를 만들어준다.

violinplot

• 바이올린 모양의 그래프

pairplot

• 수치에 해당하는 그래프를 전반적으로 그려줌
• 관계그래프를 확인할 수 있음
• 전반적인 상태를 확인할 수 있어 처음 데이터를 확인할 때 전체를 파악하기 용이

lmplot

• x，y ： x축 ,y축 이름 
• data : 데이터 프레임
• fit_ref : 회귀선그리기
• hue : 항목별로 구별
• {scatter, line} _kws : 점의 속성 변경
• markers : 점의 모양 설정