빅데이터 분석 AI 조류 인플루엔자 데이터 샘플링 - (1)

@notepad_jj2

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.

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In [50]:

#라이브러리 불러오기 
import pandas as pd 
import os

In [51]:

#기상 및 AI 최종데이터 Read
기상_최종데이터 = pd.read_csv('C:/Users/User/Desktop/AI data/기상데이터/기상_최종데이터.csv', encoding='CP949')
AI_최종데이터 = pd.read_csv('C:/Users/User/Desktop/AI data/AI_최종데이터.csv', encoding="CP949")

In [52]:

AI_최종데이터

Out[52]:

	도	시군	발생연도	발생월	축종	평균기온	최저기온	최고기온	평균풍속	평균상대습도	일교차	철새도래지거리
0	충청남도	아산시	2018	3	닭	5.6	-2.9	14.4	1.5	58.8	17.3	8582.397046
1	경기도	평택시	2018	3	닭	5.5	-0.3	9.4	3.5	67.6	9.7	8966.784833
2	경기도	양주시	2018	3	닭	4.8	-1.0	10.3	2.7	57.5	11.3	1374.739109
3	충청북도	음성군	2018	3	오리	12.2	7.8	14.8	0.8	90.8	7.0	22033.033100
4	충청남도	천안시	2018	2	닭	-5.8	-14.6	3.2	0.8	55.3	17.8	3023.783302
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
937	경상북도	경주시	2003	12	닭	8.4	4.6	14.1	7.6	47.5	9.5	12675.870810
938	전라남도	나주시	2003	12	오리	-0.5	-6.8	5.0	4.0	68.1	11.8	8021.462978
939	충청북도	음성군	2003	12	닭	-4.7	-7.1	-1.3	4.3	46.1	5.8	26746.211120
940	충청북도	음성군	2003	12	오리	0.1	-3.5	2.3	3.2	63.9	5.8	26814.818890
941	충청북도	음성군	2003	12	닭	-1.2	-5.3	3.5	1.4	74.5	8.8	25511.467720

942 rows × 12 columns

In [54]:

#NA 제거
기상_최종데이터 = 기상_최종데이터.dropna()

In [55]:

# 지점명에 따라 데이터프레임 추출
전라남도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '순천'
전라남도 = 기상_최종데이터[전라남도]

전라북도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '전주'
전라북도 = 기상_최종데이터[전라북도]

충청남도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '천안'
충청남도 = 기상_최종데이터[충청남도]

충청북도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '제천'
충청북도 = 기상_최종데이터[충청북도]

강원도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '태백'
강원도 = 기상_최종데이터[강원도]

경기도 = 기상_최종데이터['지점명'] == '이천'
경기도 = 기상_최종데이터[경기도]

In [56]:

N = int(input())

전라남도_샘플링 = 전라남도.sample(n= int(N * 0.23))
전라북도_샘플링 = 전라북도.sample(n= int(N * 0.25))
충청남도_샘플링 = 충청남도.sample(n= int(N * 0.17))
충청북도_샘플링 = 충청북도.sample(n= int(N * 0.11))
강원도_샘플링 = 강원도.sample(n= int(N * 0.05))
경기도_샘플링 = 경기도.sample(n= int(N * 0.19))

 

5000

In [57]:

# 샘플링 데이터 프레임 합치기
샘플링_최종데이터 = pd.concat([전라남도_샘플링, 전라북도_샘플링, 충청남도_샘플링, 충청북도_샘플링, 강원도_샘플링, 경기도_샘플링])

In [58]:

# 샘플링 데이터 대체
샘플링_최종데이터 = 샘플링_최종데이터.replace(['순천', '전주', '천안', '제천', '태백', '이천'], ['전라남도', '전라북도', '충청남도', '충청북도', '강원도', '경기도'])

In [ ]: