이 백서의 목표는 UCI ml 데이터 세트 카탈로그(https://archive.ics.uci.edu/dataset/464/superconductivty+data)의 초전도 데이터 프레임에 대한 EDA(탐색 데이터 분석) 단계를 설명하는 것입니다.
이 EDA는 일부 사용자 입력을 기반으로 물질의 임계 온도와 화학적 조성을 예측하는 더 큰 프로젝트의 일부입니다. 자세한 내용은 여기(https://burnt-layer-3b0.notion.site/Product-Specs-a7b5c13b376a415fa9a750d0b7b47f04?pvs=4)에서 확인할 수 있습니다.
먼저 pandas로 데이터를 로드합니다.
#importing pandas
import pandas as pd
import os
#loading dataset
superc_df= pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/superconductivty+data (1)/train.csv")
superc_df.head()
number_of_elements mean_atomic_mass wtd_mean_atomic_mass gmean_atomic_mass wtd_gmean_atomic_mass entropy_atomic_mass wtd_entropy_atomic_mass range_atomic_mass wtd_range_atomic_mass std_atomic_mass ... wtd_mean_Valence gmean_Valence wtd_gmean_Valence entropy_Valence wtd_entropy_Valence range_Valence wtd_range_Valence st