복습: 자동차 매물
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 55번째.
챌린지
중급중고차 사이트에서 가격 모델에 사용할 매물 데이터를 준비합니다. listings.csv에는 fuel, condition(fair, good, excellent), km, price가 있습니다. 프로그램은 fuel을 입력받습니다.
condition_score를 추가합니다:fair는 1,good은 2,excellent는 3입니다.mileage를 추가합니다:low는 최대 50000 km,mid는 최대 120000,high는 최대 300000입니다.fuel을 원-핫 인코딩하여cars에 추가합니다(dtype=int).- 형태, 주행 거리 구간별 차량 수, 입력한 연료의 매물 수와 평균 가격 및 평균 상태(소수점 2자리)를 출력합니다.
다른 매물 5대는 다음 표와 같이 변환됩니다.
입력값이 hybrid일 때 출력 결과는 다음과 같습니다.
Shape: (5, 8)
mileage
low 1
mid 3
high 1
Name: count, dtype: int64
hybrid listings: 3
Mean price: 10500.0
Mean condition: 2.0직접 해보기
import pandas as pd
cars = pd.read_csv("listings.csv")
fuel = input()
# 아래에 코드를 작성하세요
머신러닝을 위한 통계의 모든 레슨
직접 연습해 보세요: 온라인 Python 컴파일러