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출처 : https://kaggle-kr.tistory.com/17?category=868316 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font_scale = 2) plt.style.use('dark_background') import missingno as msno # ignore warnings import warnings warnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inline Process 데이터셋 확인 - null data 확인, 수정 EDA (탐색적 데이터 분석) - 개별 feature 분석, 상관관계 확인, 시각화 ..

데이터 다운로드 https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand/data Bike Sharing Demand Forecast use of a city bikeshare system www.kaggle.com bike data 불러오기 이번 프로젝트는 Kaggle에 있는 공용 자전거 수요 데이터를 학습하여, 각 날짜마다 자전거 수요를 예측해보는 프로젝트에 대해 포스팅하려고 한다. 먼저 트레이닝 데이터와 테스트 데이터를 불러온다. train=pd.read_csv("train.csv", parse_dates=['datetime']) #pare_dates: 날짜 시간으로된 컬럼을 datetime으로 파싱 train.head() test=pd.read_csv("test.csv",p..