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분석할 데이터의 컬럼 타입과 기술통계(min/median/mean/max, 결측치 수)

• 데이터 컬럼 타입

  Column	Data Type	Column	Data Type
  YEAR	int64	CITY (L/100 km)	float64
  MAKE	str	HWY (L/100 km)	float64
  MODEL	str	COMB (L/100 km)	float64
  VEHICLE CLASS	str	COMB (mpg)	int64
  ENGINE SIZE	float64	EMISSIONS	int64
  CYLINDERS	int64	COMB_km_per_l	float64
  TRANSMISSION	str	car_age	int64
  FUEL	str

  FUEL, TRANSMISSION, VEHICLE CLASS는 범주형 - 수치화/그룹화 후 분석

  ---

• 기술통계

  Column	Mean	Min	Max	Median
  YEAR	2011.55	2000	2022	2012
  ENGINE SIZE (L)	3.36	0.8	8.4	3.0
  CYLINDERS	5.85	2	16	6
  CITY (L/100 km)	12.76	3.5	30.6	12.3
  HWY (L/100 km)	8.92	3.2	20.9	8.4
  COMB (L/100 km)	11.03	3.6	26.1	10.6
  COMB (mpg)	27.37	11	78	27
  CO2 EMISSIONS (g/km)	250.07	83	608	243
  COMB_km_per_l	9.70	3.83	27.78	9.43
  car_age	10.45	0	22	10

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• 결측치 개수 : 결측치 없음
• 이상치(IQR 기반)

  Column	Outlier	Column	Outlier
  YEAR	0개	ENGINE SIZE	174개
  CYLINDERS	140개	CITY (L/100 km)	325개
  HWY (L/100 km)	218개	COMB (L/100 km)	289개
  COMB (mpg)	298개	EMISSIONS	412개
  COMB_km_per_l	277개	car_age	105개

  전처리 전략

1. km단위 조정 : 한국인이 이해하기 쉽게 조정

2. mpg열 및 새로 추가된 컬럼 제거 : mpg는 mile per gallan으로 미국 단위라 (L/100 km를 조정해서 사용)

3. 차량 분류 대소문자 통일, 특수문자 정제

4. 차량 분류 그룹핑 : wagon을 sedan으로 분류함 -> 비슷한 연비량과 배출량이라 괜찮음
   SPECIAL PURPOSE VEHICLE 모델명 구글링해보니, van과 비슷하게 생겼음 그냥 밴임

5. 컬럼 별 변수 확인 및 IQR 값으로 이상치 처리 (필요한 컬럼만)

6. fuel값 이름 조정 : 가독성 상향 # 발표 시에만 표시

BUGATTI 종류에서 전반적인 이상치 발견
스포츠카는 우리의 분석 목적인 친환경과 거리가 멀기 때문에 빼고 분석해도 되지 않을까..