데이터 활용

[yuntaeJ]

N_Feature[0, i] = np.max(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[1, i] = np.min(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[2, i] = np.mean(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[3, i] = rms(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[4, i] = np.var(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[5, i] = sp.skew(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[6, i] = sp.kurtosis(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[7, i] = np.max(temp_raw_data.iloc[:])/rms(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[8, i] = rms(temp_raw_data.iloc[:])/np.mean(temp_raw_data.iloc[:])
N_Feature[9, i] = np.max(temp_raw_data.iloc[:])/np.mean(temp_raw_data.iloc[:])

import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn as sk
import pickle
import scipy.stats as sp

저기 np.max는 numpy의 맥스 함수 이렇게 함수를 먼저 찾아보고
이걸 1년 단위로 뽑았는데 이걸 어떻게 분석하면 좋을지 생각해줘
예를 들면 이 데이터는 표준편차가 크니까 한 계절에 집중되는 데이터다 이런식으로

[yuntaeJ]

이건 현재 남자반바지에 대한 데이터
데이터는
row 기준으로 저위에 함수 따라가고
column기준으로 2016 2017 2018 2019임