2. Scaling and Normalization

3. Parsing Dates

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2. Scaling and Normalization

Scaling vs. Normalization: What's the difference?

• scaling : 데이터 범위를 변경
• normalization : 데이터 분포의 모양을 변경

Scaling

• 0-1과 같은 특정 척도에 맞도록 데이터를 변환
• 한 단위 변경에 동일한 중요성이 부여

Normalization

• 정규 분포로 설명할 수 있도록 변경
• Box-Cox 변환 : 정규화하는 데 사용하는 방법

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3. Parsing Dates

• 날짜 형식으로 보인다고 해서 파이썬이 날짜로 인식하지 않음

Convert our date columns to datetime

• parsing dates(날짜 구문 분석) : 변환 문자열을 가져와서 파이썬이 날짜로 인식하도록 구성 요소를 식별
• 가장 일반적인 형태 : %d(일), %m(월), %y(2자리 연도), %Y(4자리 연도)
• 다른 형태는 strftime directive 참고
• pd.to_datetime()
  ex) landslides['date'], format="%m/%d/%y"

Select the day of the month

• .dt.day()
  ex) landslides['date_parsed'].dt.day
  

Plot the day of the month to check the date parsing

• sns.distplot()
  ex) sns.distplot(day_of_month_landslides, kde=False, bins=31)
kde : 그래프에 선 표시
  bins : 막대 수 조절