EDA 통계
슬라이드에서 언급했듯이, 이번에는 New York City 택시 요금 예측 데이터를 다룹니다. 먼저 기본적인 통계를 확인해 보고, 이후에는 변수 간 의존 관계를 시각화하여 가설을 세워 볼 거예요.
train과 test DataFrame은 이미 작업 공간에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 Kaggle 대회 공략하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Shapes of train and test data
print('Train shape:', ____.____)
print('Test shape:', ____.____)
# Train head()
print(____.____())