로우코드 AI

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로우코드 AI

5.2

판다스, 맷플롯립, 시본으로 데이터셋 탐색하기

이 절의 모든 코드는

low

-

code

-

ai

깃허브 저장소

4

의 주피터 노트북에 있습니다. 이 책에서

는 해당 노트북을 만드는 과정을 처음부터 끝까지 다루지만(일부 추가 예제 제외), 나중에 여러

분이 프로젝트를 진행하면서 막히는 부분이 있을 때 깃허브 저장소의 노트북을 살펴보면 도움

이 될 것입니다.

4

장에서처럼

CSV

파일을 주피터 노트북 환경으로 불러온 다음에 판다스, 맷플롯립, 시본을 이

용해 데이터를 분석 및 탐색하여 특징들에 관한 이해도를 높여봅니다. 그리고 이 과정에서 얻

은 통찰로부터

AutoML

모델에 가장 유용한 특징들을 선택하게 됩니다.

5.2.1

구글 코랩 노트북에서 판다스 데이터프레임으로 데이터 불러오기

먼저 구글의 코랩

5

으로 이동한 다음,

2

장과

4

장에서 설명한 구글 코랩의 노트북 만들기 절차

에 따라 신규 노트북을 생성합니다. 노트북의 이름은 이 장의 의미를 담은

Fraud

_

Detection

_

Model

.

ipynb

로 변경해 줍니다.

그리고 첫 번째 코드 블록에 금융 거래 데이터셋을 분석하고 시각화하는 데 필요한 패키지를

가져오는 다음 코드를 입력하고 실행합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas ...