1 데이터 파악하기
먼저 데이터를 불러와 확인해 보겠습니다.
import pandas as pd # 깃허브에 준비된 데이터를 가져옵니다. !git clone https://github.com/taehojo/data.git # 집 값 데이터를 불러옵니다. = pd.read_csv("./data/house_train.csv")
데이터를 미리 살펴보겠습니다.
df
실행 결과


1460 rows × 81 columns
먼저 데이터를 불러와 확인해 보겠습니다.
import pandas as pd # 깃허브에 준비된 데이터를 가져옵니다. !git clone https://github.com/taehojo/data.git # 집 값 데이터를 불러옵니다. = pd.read_csv("./data/house_train.csv")
데이터를 미리 살펴보겠습니다.
df
실행 결과
1460 rows × 81 columns