EDA 실습

noo·2021년 8월 2일

TIL

2021 국민대 여름방학 인공지능 과정

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프로그래머스 2021 국민대 여름방학 인공지능 과정 2주차 Day5 TIL

📌EDA 실습

데이터셋 준비

COVID-19 and its Impact on Students
https://www.kaggle.com/kunal28chaturvedi/covid19-and-its-impact-on-students

0. 각종 라이브러리 import

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline

1. 데이터 살펴보기

데이터셋 불러오기

covid_df = pd.read_csv("./COVID-19_Survey_Student_Responses.csv")
covid_df.head(5)

각 Column의 데이터 타입 확인하기
covid_df.dtypes

데이터 살펴보기

covid_df.describe()
covid_df.corr()

# 결측치 체크
covid_df.isnull().sum()

2. 가설 세우기

온라인 클래스가 학생에 미치는 영향??

온라인 클래스로 보내는 시간이 길수록 잠 자는 시간이 줄어든다

3. 가설 검증하기

online = 'Time spent on Online Class'
sleep = 'Time spent on sleep'

sleep과 online 관계 파악
covid_df[[online, sleep]].groupby(by=online).sum()

online을 정수 범주로 묶어주는게 좋겠다

online sleep 데이터프레임 새로 만들기, count는 sleep평균 구하기위해..
online_sleep = { "online":[i for i in range(11)], "sleep":[0 for i in range(11)], "count": [0 for i in range(11)]}
os_df = pd.DataFrame(online_sleep)
os_df

online을 정수 범주로 나눔

for i in range(len(covid_df[online])):
    if np.floor(covid_df[online][i])+1 > covid_df[online][i] and covid_df[online][i] >= np.floor(covid_df[online][i]):
        os_df['sleep'][np.floor(covid_df[online][i])] += covid_df[sleep][i]
        os_df['count'][np.floor(covid_df[online][i])] += 1       
os_df

online 정수 범주에 맞춰서 sleep의 합계를 구했다