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사이킷런을 이용하여 붓꽃(Iris) 데이터 품종 예측하기

피처feature는 데이터 세트의 일반 속성(attribute) 머신러닝은 2차원이상의 다차원 데이터에서도 많이 사용되므로 넓은, 범용의 타겟값을 제외한 나머지 속성을 모두 피처로 지칭

target(value), decision(value) - 지도학습시 학습위한 정답데이터 label, class은 지도학습 중 분류의 경우 결정 값을 레이블 또는 클래스로 지칭

분류(classfication)는 다양한 피처와 결정값, 레이블을 모델로 학습한뒤, 별도의 테스트 데이터 세트에서 미지의 레이블 예측 // 학습데이터 세트 & 테스트 데이터세트(성능평가용)

1) 데이터 세트분리 - 학습, 테스트 데이터 분리

2) 모델학습 - 학습 데이터 기반 학습

3) 예측수행 - 학습된 모델을 이용해 테스트 데이터의 분류(붓꽃 종류) 예측 4) 평가 - 예측된 결과값, 테스트 데이터의 실제 결과값 비교해 평가

# 사이킷런 버전 확인
import sklearn
print(sklearn.__version__)

# 0.23.2

** 붓꽃 예측을 위한 사이킷런 필요 모듈 로딩 **

from sklearn.datasets import load_iris # 내장 데이터 셋 불러오기
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split # 테스트데이터 분리 함수

데이터 세트를 로딩

import pandas as pd

# 붓꽃 데이터 세트를 로딩합니다. 
iris = load_iris()

# iris.data는 Iris 데이터 세트에서 피처(feature)만으로 된 데이터를 numpy로 가지고 있습니다. 
iris_data = iris.data

# iris.target은 붓꽃 데이터 세트에서 레이블(결정 값) 데이터를 numpy로 가지고 있습니다. 
iris_label = iris.target
print('iris target값:', iris_label)
print('iris target명:', iris.target_names)

# 붓꽃 데이터 세트를 자세히 보기 위해 DataFrame으로 변환합니다. 
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
iris_df['label'] = iris.target
iris_df.head(3)

iris target값: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]
iris target명: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
sepal length (cm)	sepal width (cm)	petal length (cm)	petal width (cm)	label
0	5.1	3.5	1.4	0.2	0
1	4.9	3.0	1.4	0.2	0
2	4.7	3.2	1.3	0.2	0

** 학습 데이터와 테스트 데이터 세트로 분리 **

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data, iris_label,  # X 피처, Y 타겟 test, train분리
                                                    test_size=0.2, random_state=11)

** 학습 데이터 세트로 학습(Train) 수행 **

# DecisionTreeClassifier 객체 생성 
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=11)

# 학습 수행 
dt_clf.fit(X_train, y_train)
# DecisionTreeClassifier(random_state=11)

** 테스트 데이터 세트로 예측(Predict) 수행 ** 별도의 데이터로 수행

# 학습이 완료된 DecisionTreeClassifier 객체에서 테스트 데이터 세트로 예측 수행. 
pred = dt_clf.predict(X_test)

pred

# array([2, 2, 1, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 2, 2, 1, 0,
       0, 1, 0, 0, 2, 1, 0, 1])

** 예측 정확도 평가 **

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('예측 정확도: {0:.4f}'.format(accuracy_score(y_test,pred)))

# 예측 정확도: 0.9333

Aggregation 함수 및 GroupBy 적용

** Aggregation 함수 sum, max, min, count 집합연산**

import pandas as pd
titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')

## NaN 값은 count에서 제외
titanic_df.count()

PassengerId    891
Survived       891
Pclass         891
Name           891
Sex            891
Age            714
SibSp          891
Parch          891
Ticket         891
Fare           891
Cabin          204
Embarked       889
dtype: int64

특정 컬럼들로 Aggregation 함수 수행.

titanic_df[['Age', 'Fare']].mean(axis=1) # 열들 평균

0      14.62500
1      54.64165
2      16.96250
3      44.05000
4      21.52500
         ...   
886    20.00000
887    24.50000
888    23.45000
889    28.00000
890    19.87500
Length: 891, dtype: float64

titanic_df[['Age', 'Fare']].sum(axis=0) # 불러온 것은 '행'을 불러왔지만 '행들'을 연산한 것이라 실상 col 합

Age     21205.1700
Fare    28693.9493
dtype: float64

titanic_df[['Age', 'Fare']].count() # col당 row 개수 // null은 제외

Age     714
Fare    891
dtype: int64

groupby( ) 

by 인자에 Group By 하고자 하는 컬럼을 입력, 여러개의 컬럼으로 Group by 하고자 하면 [ ] 내에 해당 컬럼명을 입력.

DataFrame에 groupby( )를 호출하면 DataFrameGroupBy 객체를 반환. SQL과의 차이점 주목

titanic_groupby = titanic_df.groupby(by='Pclass')
print(type(titanic_groupby)) 
print(titanic_groupby)

# <class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>
# <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000014E7CF8BC70>

DataFrameGroupBy객체에 Aggregation함수를 호출하여 Group by 수행.

titanic_groupby = titanic_df.groupby('Pclass').count() # 인덱스명은 gb 된 pclass로 됨
titanic_groupby

	PassengerId	Survived	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
Pclass											
1	216	216	216	216	186	216	216	216	216	176	214
2	184	184	184	184	173	184	184	184	184	16	184
3	491	491	491	491	355	491	491	491	491	12	491

print(type(titanic_groupby))
print(titanic_groupby.shape) # 원래는 col이 12개인데 pclass가 index가 되면서 col이 11개가 됨
print(titanic_groupby.index) # index는 name 이 pclass

# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# (3, 11)
# Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64', name='Pclass')

titanic_groupby = titanic_df.groupby(by='Pclass')[['PassengerId', 'Survived']].count() # 또 특정 col 만 모으기 가능  브레이킷
titanic_groupby

	PassengerId	Survived
Pclass		
1	216	216
2	184	184
3	491	491

titanic_df[['Pclass','PassengerId', 'Survived']].groupby('Pclass').count() 
# 순서 상관없음 // col 먼저 따지면 메모리 최소화하기도 // 기존이 된 pclass는 무조건 넣어줘야함

	PassengerId	Survived
Pclass		
1	216	216
2	184	184
3	491	491

titanic_df.groupby('Pclass')['Pclass'].count() # plass 만하고싶다면 gb[]보다는 value_count가 좋음
titanic_df['Pclass'].value_counts()

3    491
1    216
2    184
Name: Pclass, dtype: int64

RDBMS의 group by는 select 절에 여러개의 aggregation 함수를 적용할 수 있음.

Select max(Age), min(Age) from titanic_table group by Pclass

판다스는 여러개의 aggregation 함수를 적용할 수 있도록 agg( )함수를 별도로 제공

titanic_df.groupby('Pclass')['Age'].agg([max, min]) # 여러개를 .max().min()이 안되서  agg([ , ])로 수행

	max	min
Pclass		
1	80.0	0.92
2	70.0	0.67
3	74.0	0.42

딕셔너리를 이용하여 다양한 aggregation 함수를 적용

agg_format={'Age':'max', 'SibSp':'sum', 'Fare':'mean'} # 각컬럼에 각기 다른 함수를 부여하고 싶다면 dict으로 key 부여
titanic_df.groupby('Pclass').agg(agg_format)

	Age	SibSp	Fare
Pclass			
1	80.0	90	84.154687
2	70.0	74	20.662183
3	74.0	302	13.675550

Missing 데이터 처리하기

DataFrame의 isna( ) 메소드는 모든 컬럼값들이 NaN인지 True/False값을 반환함(NaN이면 True)

titanic_df.isna().head(3) # 모든 COL에 T/F 출력

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False
1	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False

아래와 같이 isna( ) 반환 결과에 sum( )을 호출하여 컬럼별로 NaN 건수를 구할 수 있습니다.

titanic_df.isna( ).sum( ) # NULL의 개수를 계산 VS COUNT와 반대

PassengerId      0
Survived         0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age            177
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             0
Cabin          687
Embarked         2
dtype: int64

** fillna( ) 로 Missing 데이터를 인자로 대체하기 **

titanic_df['Cabin'] = titanic_df['Cabin'].fillna('C000') #NULL 이면 COOO으로 채워주줘
titanic_df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr....	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	C000	S
1	2	1	1	Cumings, Mr...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, ...	female	26.0	0	0	STON/O2. 31...	7.9250	C000	S

titanic_df['Age'] = titanic_df['Age'].fillna(titanic_df['Age'].mean())
titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].fillna('S')
titanic_df.isna().sum()

PassengerId    0
Survived       0
Pclass         0
Name           0
Sex            0
Age            0
SibSp          0
Parch          0
Ticket         0
Fare           0
Cabin          0
Embarked       0
dtype: int64

apply lambda // 함수 식으로 데이터 가공

파이썬 lambda 식 기본 // apply 함수에 lambda 결합, df, series에 레코드별 데이터 가공 기능,

보통은 일괄 데이터 가공이 속도면에서 빠르지만, 복잡한데이터 가공시 행별 apply lambda 이용

lambda x(입력 인자) : x**2(입력인자를 기반으로한 계산식이며 호출 시 계산 결과가 반환됨)

def get_square(a):
    return a**2

print('3의 제곱은:',get_square(3))

# 3의 제곱은: 9

lambda_square = lambda x : x ** 2
print('3의 제곱은:',lambda_square(3))

# 3의 제곱은: 9

a=[1,2,3]
squares = map(lambda x : x**2, a) # 입력값이 여러개면 map
list(squares)

# [1, 4, 9]

** 판다스에 apply lambda 식 적용 **

titanic_df['Name_len']= titanic_df['Name'].apply(lambda x : len(x)) # 이경우는 매우심플, 그냥 내장함수를 서도 되는 정도
titanic_df[['Name','Name_len']].head(3)


Name	Name_len
0	Braund, Mr....	23
1	Cumings, Mr...	51
2	Heikkinen, ...	22

titanic_df['Child_Adult'] = titanic_df['Age'].apply(lambda x : 'Child' if x <=15 else 'Adult' ) #함수처럼 자체 가공
titanic_df[['Age','Child_Adult']].head(10)

	Age	Child_Adult
0	22.000000	Adult
1	38.000000	Adult
2	26.000000	Adult
3	35.000000	Adult
4	35.000000	Adult
5	29.699118	Adult
6	54.000000	Adult
7	2.000000	Child
8	27.000000	Adult
9	14.000000	Child

titanic_df['Age_cat'] = titanic_df['Age'].apply(lambda x : 'Child' if x<=15 else ('Adult' if x <= 60 else 
                                                                                  'Elderly'))
titanic_df['Age_cat'].value_counts()

Adult      786
Child       83
Elderly     22
Name: Age_cat, dtype: int64

def get_category(age):
    cat = ''
    if age <= 5: cat = 'Baby'
    elif age <= 12: cat = 'Child'
    elif age <= 18: cat = 'Teenager'
    elif age <= 25: cat = 'Student'
    elif age <= 35: cat = 'Young Adult'
    elif age <= 60: cat = 'Adult'
    else : cat = 'Elderly'
    
    return cat # 꼭 return을 해줘야함

titanic_df['Age_cat'] = titanic_df['Age'].apply(lambda x : get_category(x)) # 함수처럼 호출리턴
titanic_df[['Age','Age_cat']].head()

	Age	Age_cat
0	22.0	Student
1	38.0	Adult
2	26.0	Young Adult
3	35.0	Young Adult
4	35.0	Young Adult

import pandas as pd

read_csv()
read_csv()를 이용하여 csv 파일을 편리하게 DataFrame으로 로드
read_csv() 의 sep 인자를 콤마(,)가 아닌 다른 분리자로 변경하여 다른 유형의 파일도 로드가 가능

titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
print('titanic 변수 type:',type(titanic_df))

# titanic 변수 type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

head()
DataFrame의 맨 앞 일부 데이터만 추출

titanic_df.head(5)
# col, row 모든 값이 ndarray 2차원이니깐 // index는 차원에 포함 안됨
	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S

** DataFrame의 생성 **

dic1 = {'Name': ['Chulmin', 'Eunkyung','Jinwoong','Soobeom'],
        'Year': [2011, 2016, 2015, 2015],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male']
       }
# 딕셔너리를 DataFrame으로 변환 // key 값이 col 나머지가 value로들어감
data_df = pd.DataFrame(dic1)
print(data_df)
print("#"*30)

# 새로운 컬럼명을 추가
data_df = pd.DataFrame(dic1, columns=["Name", "Year", "Gender", "Age"])
print(data_df)
print("#"*30)

# 인덱스를 새로운 값으로 할당. 
data_df = pd.DataFrame(dic1, index=['one','two','three','four']) 
# index 마음 대로 가능 //보통은 arange형인데
print(data_df)
print("#"*30)


       Name  Year  Gender
0   Chulmin  2011    Male
1  Eunkyung  2016  Female
2  Jinwoong  2015    Male
3   Soobeom  2015    Male
##############################
       Name  Year  Gender  Age
0   Chulmin  2011    Male  NaN
1  Eunkyung  2016  Female  NaN
2  Jinwoong  2015    Male  NaN
3   Soobeom  2015    Male  NaN
##############################
           Name  Year  Gender
one     Chulmin  2011    Male
two    Eunkyung  2016  Female
three  Jinwoong  2015    Male
four    Soobeom  2015    Male
##############################

DataFrame의 컬럼명과 인덱스

print("columns:",titanic_df.columns)
print("index:",titanic_df.index)
print("index value:", titanic_df.index.values) # 값을 보려면 values

columns: Index(['PassengerId', 'Survived', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp',
       'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked'],
      dtype='object')
index: RangeIndex(start=0, stop=891, step=1)
index value: [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197
 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215
 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233
 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251
 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269
 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287
 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305
 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323
 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341
 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359
 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377
 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395
 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413
 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431
 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449
 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467
 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485
 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503
 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521
 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539
 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557
 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575
 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593
 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611
 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629
 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647
 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665
 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683
 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701
 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719
 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737
 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755
 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773
 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791
 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809
 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827
 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845
 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863
 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881
 882 883 884 885 886 887 888 889 890]

DataFrame에서 Series 추출 및 DataFrame 필터링 추출

# DataFrame객체에서 []연산자내에 한개의 컬럼만 입력하면 Series 객체를 반환  
series = titanic_df['Name']
print(series.head(3))
print("## type:",type(series))

# DataFrame객체에서 []연산자내에 여러개의 컬럼을 리스트로 입력하면 그 컬럼들로 구성된 DataFrame 반환  
filtered_df = titanic_df[['Name', 'Age']] # 두개 이상이면 대괄호 두개
print(filtered_df.head(3))
print("## type:", type(filtered_df))

# DataFrame객체에서 []연산자내에 한개의 컬럼을 리스트로 입력하면 한개의 컬럼으로 구성된 DataFrame 반환 
one_col_df = titanic_df[['Name']] #리스트면 시리즈는 아닌데 이차원 데이터 프레임
print(one_col_df.head(3))
print("## type:", type(one_col_df))

# 0                              Braund, Mr. Owen Harris
# 1    Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
# 2                               Heikkinen, Miss. Laina
# Name: Name, dtype: object
# ## type: <class 'pandas.core.series.Series'>
#                                                 Name   Age
# 0                            Braund, Mr. Owen Harris  22.0
# 1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...  38.0
# 2                             Heikkinen, Miss. Laina  26.0
# ## type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#                                                 Name
# 0                            Braund, Mr. Owen Harris
# 1  Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...
# 2                             Heikkinen, Miss. Laina
# ## type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

** shape ** DataFrame의 행(Row)와 열(Column) 크기를 가지고 있는 속성

print('DataFrame 크기: ', titanic_df.shape)

# DataFrame 크기:  (891, 12)

info()
DataFrame내의 컬럼명, 데이터 타입, Null건수, 데이터 건수 정보를 제공합니다.

titanic_df.info()
# angeIndex: 891 entries, 0 to 890
# Data columns (total 12 columns):
# nonnull은 데이터가 존재한다. 차수만큼 없다. // object 는 string, 데이터 형 // 메모리 사용량 을 보여줌

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          714 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.7+ KB

describe()
데이터값들의 평균,표준편차,4분위 분포도를 제공합니다. 숫자형 컬럼들에 대해서 해당 정보를 제공합니다.

titanic_df.describe()
# PassengerId	Survived	Pclass	정도는 소수점이 의미가 없음, 고유값이라서, null값은 빠진 평균값이다.

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
count	891.000000	891.000000	891.000000	714.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	446.000000	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	257.353842	0.486592	0.836071	14.526497	1.102743	0.806057	49.693429
min	1.000000	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	223.500000	0.000000	2.000000	20.125000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	446.000000	0.000000	3.000000	28.000000	0.000000	0.000000	14.454200
75%	668.500000	1.000000	3.000000	38.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	891.000000	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

value_counts()
동일한 개별 데이터 값이 몇건이 있는지 정보를 제공합니다. 즉 개별 데이터값의 분포도를 제공함

주의할 점은 value_counts()는 Series객체에서만 호출 될 수 있으므로 반드시 DataFrame을 단일 컬럼으로 입력하여 Series로 변환한 뒤 호출해야 함.

value_counts = titanic_df['Pclass'].value_counts()
print(value_counts)

# 3    491
# 1    216
# 2    184
# Name: Pclass, dtype: int64

titanic_pclass = titanic_df['Pclass']
print(type(titanic_pclass))

# <class 'pandas.core.series.Series'>

titanic_pclass.head()

# 0    3
# 1    1
# 2    3
# 3    1
# 4    3
# Name: Pclass, dtype: int64

value_counts = titanic_df['Pclass'].value_counts()
print(type(value_counts))
print(value_counts)

# <class 'pandas.core.series.Series'>
# 3    491
# 1    216
# 2    184
# Name: Pclass, dtype: int64

sort_values() by=정렬컬럼, ascending=True 또는 False로 오름차순/내림차순으로 정렬

titanic_df.sort_values(by='Pclass', ascending=True)

titanic_df[['Name','Age']].sort_values(by='Age') # 특정값, age로 정렬
titanic_df[['Name','Age','Pclass']].sort_values(by=['Pclass','Age']) # 여러개의 칼럼 정렬 list로

Name	Age	Pclass
305	Allison, Master. Hudson Trevor	0.92	1
297	Allison, Miss. Helen Loraine	2.00	1
445	Dodge, Master. Washington	4.00	1
802	Carter, Master. William Thornton II	11.00	1
435	Carter, Miss. Lucile Polk	14.00	1
...	...	...	...
859	Razi, Mr. Raihed	NaN	3
863	Sage, Miss. Dorothy Edith "Dolly"	NaN	3
868	van Melkebeke, Mr. Philemon	NaN	3
878	Laleff, Mr. Kristo	NaN	3
888	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	NaN	3
891 rows × 3 columns

DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환

리스트, ndarray에서 DataFrame변환

import numpy as np

col_name1=['col1']
list1 = [1, 2, 3]
array1 = np.array(list1)

print('array1 shape:', array1.shape )
df_list1 = pd.DataFrame(list1, columns=col_name1)
print('1차원 리스트로 만든 DataFrame:\n', df_list1)
df_array1 = pd.DataFrame(array1, columns=col_name1)
print('1차원 ndarray로 만든 DataFrame:\n', df_array1)

# array1 shape: (3,)
# 1차원 리스트로 만든 DataFrame:
#     col1
# 0     1
# 1     2
# 2     3
# 1차원 ndarray로 만든 DataFrame:
#     col1
# 0     1
# 1     2
# 2     3

# 3개의 컬럼명이 필요함. 
col_name2=['col1', 'col2', 'col3']

# 2행x3열 형태의 리스트와 ndarray 생성 한 뒤 이를 DataFrame으로 변환. 
list2 = [[1, 2, 3],
         [11, 12, 13]]
array2 = np.array(list2)
print('array2 shape:', array2.shape )
df_list2 = pd.DataFrame(list2, columns=col_name2)
print('2차원 리스트로 만든 DataFrame:\n', df_list2)
df_array1 = pd.DataFrame(array2, columns=col_name2)
print('2차원 ndarray로 만든 DataFrame:\n', df_array1)

# array2 shape: (2, 3)
# 2차원 리스트로 만든 DataFrame:
#     col1  col2  col3
# 0     1     2     3
# 1    11    12    13
# 2차원 ndarray로 만든 DataFrame:
#     col1  col2  col3
# 0     1     2     3
# 1    11    12    13

** 딕셔너리(dict)에서 DataFrame변환**

# Key는 컬럼명으로 매핑, Value는 리스트 형(또는 ndarray)
dict = {'col1':[1, 11], 'col2':[2, 22], 'col3':[3, 33]}
df_dict = pd.DataFrame(dict)
print('딕셔너리로 만든 DataFrame:\n', df_dict)

# 딕셔너리로 만든 DataFrame:
#     col1  col2  col3
# 0     1     2     3
# 1    11    22    33

** DataFrame을 ndarray로 변환**

# DataFrame을 ndarray로 변환
array3 = df_dict.values
print('df_dict.values 타입:', type(array3), 'df_dict.values shape:', array3.shape)
print(array3)

# df_dict.values 타입: <class 'numpy.ndarray'> df_dict.values shape: (2, 3)
# [[ 1  2  3]
#  [11 22 33]]

DataFrame을 리스트와 딕셔너리로 변환

# DataFrame을 리스트로 변환
list3 = df_dict.values.tolist()
print('df_dict.values.tolist() 타입:', type(list3))
print(list3)

# DataFrame을 딕셔너리로 변환
dict3 = df_dict.to_dict('list')
print('\n df_dict.to_dict() 타입:', type(dict3))
print(dict3)

# df_dict.values.tolist() 타입: <class 'list'>
# [[1, 2, 3], [11, 22, 33]]

#  df_dict.to_dict() 타입: <class 'dict'>
# {'col1': [1, 11], 'col2': [2, 22], 'col3': [3, 33]}

DataFrame의 컬럼 데이터 셋 Access

DataFrame의 컬럼 데이터 세트 생성과 수정은 [ ] 연산자를 이용해 쉽게 가능

새로운 컬럼에 값을 할당하려면 DataFrame [ ] 내에 새로운 컬럼명을 입력하고 값을 할당해주기만 하면 됨

titanic_df['Age_0']=0 # 추가
titanic_df.head(3)


PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_0
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	0
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	0
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	0

titanic_df['Age_by_10'] = titanic_df['Age']*10
titanic_df['Family_No'] = titanic_df['SibSp'] + titanic_df['Parch']+1 # 기존 컬럼을 통해 새로 생성
titanic_df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_0	Age_by_10	Family_No
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	0	220.0	2
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	0	380.0	2
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	0	260.0	1

기존 컬럼에 값을 업데이트 하려면 해당 컬럼에 업데이트값을 그대로 지정하면 됨

titanic_df['Age_by_10'] = titanic_df['Age_by_10'] + 100
titanic_df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_0	Age_by_10	Family_No
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	0	320.0	2
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	0	480.0	2
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	0	360.0	1

DataFrame 데이터 삭제

** axis에 따른 삭제**

titanic_drop_df = titanic_df.drop('Age_0', axis=1 )
titanic_drop_df.head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_by_10	Family_No
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	320.0	2
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	480.0	2
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	360.0	1

drop( )메소드의 inplace인자의 기본값은 False 임

이 경우 drop( )호출을 한 DataFrame은 아무런 영향이 없으며

drop( )호출의 결과가 해당 컬럼이 drop 된 DataFrame을 반환함

titanic_df.head(3)


PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_0	Age_by_10	Family_No
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	0	320.0	2
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	0	480.0	2
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	0	360.0	1

여러개의 컬럼들의 삭제는 drop의 인자로 삭제 컬럼들을 리스트로 입력함

inplace=True 일 경우 호출을 한 DataFrame에 drop이 반영됨

이 때 반환값은 None임

drop_result = titanic_df.drop(['Age_0', 'Age_by_10', 'Family_No'], axis=1, inplace=True)
print(' inplace=True 로 drop 후 반환된 값:',drop_result)
titanic_df.head(3)

#  inplace=True 로 drop 후 반환된 값: None
	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S

axis=0 일 경우 drop()은 row 방향으로 데이터를 삭제함

titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 15)
print('#### before axis 0 drop ####') 
print(titanic_df.head(6))

titanic_df.drop([0,1,2], axis=0, inplace=True)

print('#### after axis 0 drop ####')
print(titanic_df.head(3))

#### before axis 0 drop ####
   PassengerId  Survived  Pclass            Name     Sex   Age  SibSp  Parch          Ticket     Fare Cabin Embarked
0            1         0       3  Braund, Mr....    male  22.0      1      0       A/5 21171   7.2500   NaN        S
1            2         1       1  Cumings, Mr...  female  38.0      1      0        PC 17599  71.2833   C85        C
2            3         1       3  Heikkinen, ...  female  26.0      0      0  STON/O2. 31...   7.9250   NaN        S
3            4         1       1  Futrelle, M...  female  35.0      1      0          113803  53.1000  C123        S
4            5         0       3  Allen, Mr. ...    male  35.0      0      0          373450   8.0500   NaN        S
5            6         0       3  Moran, Mr. ...    male   NaN      0      0          330877   8.4583   NaN        Q
#### after axis 0 drop ####
   PassengerId  Survived  Pclass            Name     Sex   Age  SibSp  Parch  Ticket     Fare Cabin Embarked
3            4         1       1  Futrelle, M...  female  35.0      1      0  113803  53.1000  C123        S
4            5         0       3  Allen, Mr. ...    male  35.0      0      0  373450   8.0500   NaN        S
5            6         0       3  Moran, Mr. ...    male   NaN      0      0  330877   8.4583   NaN        Q

Index 객체

# 원본 파일 재 로딩 
titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
# Index 객체 추출
indexes = titanic_df.index
print(indexes)
# Index 객체를 실제 값 arrray로 변환 
print('Index 객체 array값:\n',indexes.values)

RangeIndex(start=0, stop=891, step=1)
Index 객체 array값:
 [  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35
  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53
  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71
  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89
  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107
 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125
 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143
 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161
 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179
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 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359
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 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503
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 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557
 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575
 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593
 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611
 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629
 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647
 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665
 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683
 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701
 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719
 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737
 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755
 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773
 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791
 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809
 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827
 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845
 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863
 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881
 882 883 884 885 886 887 888 889 890]

Index는 1차원 데이터 입니다.

print(type(indexes.values))
print(indexes.values.shape)
print(indexes[:5].values)
print(indexes.values[:5])
print(indexes[6])

# <class 'numpy.ndarray'>
# (891,)
# [0 1 2 3 4]
# [0 1 2 3 4]
# 6

[ ]를 이용하여 임의로 Index의 값을 변경할 수는 없습니다.

indexes[0] = 5

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-29-2fe1c3d18d1a> in <module>
----> 1 indexes[0] = 5

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __setitem__(self, key, value)
   4079 
   4080     def __setitem__(self, key, value):
-> 4081         raise TypeError("Index does not support mutable operations")
   4082 
   4083     def __getitem__(self, key):

TypeError: Index does not support mutable operations

Series 객체는 Index 객체를 포함하지만 Series 객체에 연산 함수를 적용할 때 Index는 연산에서 제외됨

Index는 오직 식별용으로만 사용됨

series_fair = titanic_df['Fare']
series_fair.head(5)

# 0     7.2500
# 1    71.2833
# 2     7.9250
# 3    53.1000
# 4     8.0500
# Name: Fare, dtype: float64

print('Fair Series max 값:', series_fair.max())
print('Fair Series sum 값:', series_fair.sum())
print('sum() Fair Series:', sum(series_fair))
print('Fair Series + 3:\n',(series_fair + 3).head(3) )
# index 로 의미있는값이 나오는 경우가 있음, 그럼 인덱스를 컬럼으로 만들수 없을까? reset index

# Fair Series max 값: 512.3292
# Fair Series sum 값: 28693.9493
# sum() Fair Series: 28693.949299999967
# Fair Series + 3:
#  0    10.2500
# 1    74.2833
# 2    10.9250
# Name: Fare, dtype: float64

DataFrame 및 Series에 reset_index( ) 메서드를 수행하면 새롭게 인덱스를 연속 숫자 형으로 할당하며 기존 인덱스는 ‘index’라는 새로운 컬럼 명으로 추가함

titanic_reset_df = titanic_df.reset_index(inplace=False)
titanic_reset_df.head(3)

	index	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	0	1	0	3	Braund, Mr....	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	1	2	1	1	Cumings, Mr...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	2	3	1	3	Heikkinen, ...	female	26.0	0	0	STON/O2. 31...	7.9250	NaN	S

titanic_reset_df.shape
# (891, 13)

print('### before reset_index ###')
value_counts = titanic_df['Pclass'].value_counts() #  vc는 series => 고유 칼럼값이 필요한데 
print(value_counts)
print('value_counts 객체 변수 타입:',type(value_counts))


new_value_counts = value_counts.reset_index(inplace=False)
print('### After reset_index ###')
print(new_value_counts)
print('new_value_counts 객체 변수 타입:',type(new_value_counts))

### before reset_index ###
# 3    491
# 1    216
# 2    184
# Name: Pclass, dtype: int64
# value_counts 객체 변수 타입: <class 'pandas.core.series.Series'>
### After reset_index ###
#    index  Pclass
# 0      3     491
# 1      1     216
# 2      2     184
# new_value_counts 객체 변수 타입: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
print('단일 컬럼 데이터 추출:\n', titanic_df[ 'Pclass' ].head(3))
print('\n여러 컬럼들의 데이터 추출:\n', titanic_df[ ['Survived', 'Pclass'] ].head(3))
print('[ ] 안에 숫자 index는 KeyError 오류 발생:\n', titanic_df[0]) # 숫자형 x 직접 칼럼명 넣어주는게 좋다

단일 컬럼 데이터 추출:
 0    3
1    1
2    3
Name: Pclass, dtype: int64

여러 컬럼들의 데이터 추출:
    Survived  Pclass
0         0       3
1         1       1
2         1       3
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2894             try:
-> 2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: 0

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-16b79a4adf85> in <module>
      2 print('단일 컬럼 데이터 추출:\n', titanic_df[ 'Pclass' ].head(3))
      3 print('\n여러 컬럼들의 데이터 추출:\n', titanic_df[ ['Survived', 'Pclass'] ].head(3))
----> 4 print('[ ] 안에 숫자 index는 KeyError 오류 발생:\n', titanic_df[0]) # 숫자형 x 직접 칼럼명 넣어주는게 좋다

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)
   2900             if self.columns.nlevels > 1:
   2901                 return self._getitem_multilevel(key)
-> 2902             indexer = self.columns.get_loc(key)
   2903             if is_integer(indexer):
   2904                 indexer = [indexer]

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:
-> 2897                 raise KeyError(key) from err
   2898 
   2899         if tolerance is not None:

KeyError: 0

앞에서 DataFrame의 [ ] 내에 숫자 값을 입력할 경우 오류가 발생한다고 했는데, Pandas의 Index 형태로 변환가능한
표현식은 [ ] 내에 입력할 수 있음
가령 titanic_df의 처음 2개 데이터를 추출하고자 titanic_df [ 0:2 ] 와 같은 슬라이싱을 이용하였다면 정확히 원하는 결과를 반환해 줌

titanic_df[0:2] #허용은 해주지만 비추

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr....	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mr...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C

[ ] 내에 조건식을 입력하여 불린 인덱싱을 수행할 수 있음

(DataFrame 바로 뒤에 있는 []안에 들어갈 수 있는 것은 컬럼명과 불린인덱싱으로 범위를 좁혀서 코딩을 하는게 도움이 됨)

titanic_df[ titanic_df['Pclass'] == 3].head(3)

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr....	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.250	NaN	S
2	3	1	3	Heikkinen, ...	female	26.0	0	0	STON/O2. 31...	7.925	NaN	S
4	5	0	3	Allen, Mr. ...	male	35.0	0	0	373450	8.050	NaN	S

* DataFrame iloc[ ] 연산자** 위치기반 인덱싱을 제공함

data_df.head()

	Name	Year	Gender
one	Chulmin	2011	Male
two	Eunkyung	2016	Female
three	Jinwoong	2015	Male
four	Soobeom	2015	Male

data_df.iloc[0, 0]
# 'Chulmin'

# 아래 코드는 오류를 발생함
data_df.iloc[0, 'Name']

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _has_valid_tuple(self, key)
    701             try:
--> 702                 self._validate_key(k, i)
    703             except ValueError as err:

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _validate_key(self, key, axis)
   1368         else:
-> 1369             raise ValueError(f"Can only index by location with a [{self._valid_types}]")
   1370 

ValueError: Can only index by location with a [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-60-ab5240d8ed9d> in <module>
      1 # 아래 코드는 오류를 발생합니다.
----> 2 data_df.iloc[0, 'Name']

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __getitem__(self, key)
    871                     # AttributeError for IntervalTree get_value
    872                     pass
--> 873             return self._getitem_tuple(key)
    874         else:
    875             # we by definition only have the 0th axis

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_tuple(self, tup)
   1441     def _getitem_tuple(self, tup: Tuple):
   1442 
-> 1443         self._has_valid_tuple(tup)
   1444         try:
   1445             return self._getitem_lowerdim(tup)

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _has_valid_tuple(self, key)
    702                 self._validate_key(k, i)
    703             except ValueError as err:
--> 704                 raise ValueError(
    705                     "Location based indexing can only have "
    706                     f"[{self._valid_types}] types"

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

# 아래 코드는 오류를 발생합니다. 
data_df.iloc['one', 0]

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _has_valid_tuple(self, key)
    701             try:
--> 702                 self._validate_key(k, i)
    703             except ValueError as err:

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _validate_key(self, key, axis)
   1368         else:
-> 1369             raise ValueError(f"Can only index by location with a [{self._valid_types}]")
   1370 

ValueError: Can only index by location with a [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array]

The above exception was the direct cause of the following exception:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-61-0fe0a94ee06c> in <module>
      1 # 아래 코드는 오류를 발생합니다.
----> 2 data_df.iloc['one', 0]

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __getitem__(self, key)
    871                     # AttributeError for IntervalTree get_value
    872                     pass
--> 873             return self._getitem_tuple(key)
    874         else:
    875             # we by definition only have the 0th axis

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_tuple(self, tup)
   1441     def _getitem_tuple(self, tup: Tuple):
   1442 
-> 1443         self._has_valid_tuple(tup)
   1444         try:
   1445             return self._getitem_lowerdim(tup)

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _has_valid_tuple(self, key)
    702                 self._validate_key(k, i)
    703             except ValueError as err:
--> 704                 raise ValueError(
    705                     "Location based indexing can only have "
    706                     f"[{self._valid_types}] types"

ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

data_df_reset.head()


old_index	Name	Year	Gender
1	one	Chulmin	2011	Male
2	two	Eunkyung	2016	Female
3	three	Jinwoong	2015	Male
4	four	Soobeom	2015	Male

data_df_reset.iloc[0, 1]

# 'Chulmin'

DataFrame loc[ ] 연산자
명칭기반 인덱싱을 제공함

data_df

Name	Year	Gender
one	Chulmin	2011	Male
two	Eunkyung	2016	Female
three	Jinwoong	2015	Male
four	Soobeom	2015	Male

data_df.loc['one', 'Name']

# 'Chulmin'

data_df_reset.loc[1, 'Name'] # 명칭기반이어도, 인덱스 넘버로 하면 숫자여도 명칭기반임 1234 (단, 0없음)// 위치기반은 0123

# 'Chulmin'

# 아래 코드는 오류를 발생합니다. (단, 0없음)
data_df_reset.loc[0, 'Name']

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
    354                 try:
--> 355                     return self._range.index(new_key)
    356                 except ValueError as err:

ValueError: 0 is not in range

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-d3c58a57c329> in <module>
      1 # 아래 코드는 오류를 발생합니다. (단, 0없음)
----> 2 data_df_reset.loc[0, 'Name']

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __getitem__(self, key)
    871                     # AttributeError for IntervalTree get_value
    872                     pass
--> 873             return self._getitem_tuple(key)
    874         else:
    875             # we by definition only have the 0th axis

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_tuple(self, tup)
   1042     def _getitem_tuple(self, tup: Tuple):
   1043         try:
-> 1044             return self._getitem_lowerdim(tup)
   1045         except IndexingError:
   1046             pass

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_lowerdim(self, tup)
    784                 # We don't need to check for tuples here because those are
    785                 #  caught by the _is_nested_tuple_indexer check above.
--> 786                 section = self._getitem_axis(key, axis=i)
    787 
    788                 # We should never have a scalar section here, because

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_axis(self, key, axis)
   1108         # fall thru to straight lookup
   1109         self._validate_key(key, axis)
-> 1110         return self._get_label(key, axis=axis)
   1111 
   1112     def _get_slice_axis(self, slice_obj: slice, axis: int):

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _get_label(self, label, axis)
   1057     def _get_label(self, label, axis: int):
   1058         # GH#5667 this will fail if the label is not present in the axis.
-> 1059         return self.obj.xs(label, axis=axis)
   1060 
   1061     def _handle_lowerdim_multi_index_axis0(self, tup: Tuple):

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in xs(self, key, axis, level, drop_level)
   3489             loc, new_index = self.index.get_loc_level(key, drop_level=drop_level)
   3490         else:
-> 3491             loc = self.index.get_loc(key)
   3492 
   3493             if isinstance(loc, np.ndarray):

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
    355                     return self._range.index(new_key)
    356                 except ValueError as err:
--> 357                     raise KeyError(key) from err
    358             raise KeyError(key)
    359         return super().get_loc(key, method=method, tolerance=tolerance)

KeyError: 0

print('위치기반 iloc slicing\n', data_df.iloc[0:1, 0],'\n')
print('명칭기반 loc slicing\n', data_df.loc['one':'two', 'Name'])

# 위치기반 iloc slicing
#  one    Chulmin
# Name: Name, dtype: object 

# 명칭기반 loc slicing
#  one     Chulmin
# two    Eunkyung
# Name: Name, dtype: object

print(data_df_reset.loc[1:2 , 'Name'])

# 1     Chulmin
# 2    Eunkyung
# Name: Name, dtype: object

** 불린 인덱싱(Boolean indexing) **

헷갈리는 위치기반, 명칭기반 인덱싱을 사용할 필요없이 조건식을 [ ] 안에 기입하여 간편하게 필터링을 수행.

titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
titanic_boolean = titanic_df[titanic_df['Age'] > 60] # 불리언[ 불리언[] 연산자]
print(type(titanic_boolean))
titanic_boolean

# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
33	34	0	2	Wheadon, Mr...	male	66.0	0	0	C.A. 24579	10.5000	NaN	S
54	55	0	1	Ostby, Mr. ...	male	65.0	0	1	113509	61.9792	B30	C
96	97	0	1	Goldschmidt...	male	71.0	0	0	PC 17754	34.6542	A5	C
116	117	0	3	Connors, Mr...	male	70.5	0	0	370369	7.7500	NaN	Q
170	171	0	1	Van der hoe...	male	61.0	0	0	111240	33.5000	B19	S
252	253	0	1	Stead, Mr. ...	male	62.0	0	0	113514	26.5500	C87	S
275	276	1	1	Andrews, Mi...	female	63.0	1	0	13502	77.9583	D7	S
280	281	0	3	Duane, Mr. ...	male	65.0	0	0	336439	7.7500	NaN	Q
326	327	0	3	Nysveen, Mr...	male	61.0	0	0	345364	6.2375	NaN	S
438	439	0	1	Fortune, Mr...	male	64.0	1	4	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
456	457	0	1	Millet, Mr....	male	65.0	0	0	13509	26.5500	E38	S
483	484	1	3	Turkula, Mr...	female	63.0	0	0	4134	9.5875	NaN	S
493	494	0	1	Artagaveyti...	male	71.0	0	0	PC 17609	49.5042	NaN	C
545	546	0	1	Nicholson, ...	male	64.0	0	0	693	26.0000	NaN	S
555	556	0	1	Wright, Mr....	male	62.0	0	0	113807	26.5500	NaN	S
570	571	1	2	Harris, Mr....	male	62.0	0	0	S.W./PP 752	10.5000	NaN	S
625	626	0	1	Sutton, Mr....	male	61.0	0	0	36963	32.3208	D50	S
630	631	1	1	Barkworth, ...	male	80.0	0	0	27042	30.0000	A23	S
672	673	0	2	Mitchell, M...	male	70.0	0	0	C.A. 24580	10.5000	NaN	S
745	746	0	1	Crosby, Cap...	male	70.0	1	1	WE/P 5735	71.0000	B22	S
829	830	1	1	Stone, Mrs....	female	62.0	0	0	113572	80.0000	B28	NaN
851	852	0	3	Svensson, M...	male	74.0	0	0	347060	7.7750	NaN	S

titanic_df['Age'] > 60

var1 = titanic_df['Age'] > 60 # []없이 하면 series  형태로 나옴 vs dataframe
print(type(var1))

# <class 'pandas.core.series.Series'>

titanic_df[titanic_df['Age'] > 60][['Name','Age']].head(3) #age > 60 인 data중에 name, age col로 3개 // SQL 느낌

	Name	Age
33	Wheadon, Mr...	66.0
54	Ostby, Mr. ...	65.0
96	Goldschmidt...	71.0

titanic_df[['Name','Age']][titanic_df['Age'] > 60].head(3) # 거꾸로해도 가능 : 유연성

	Name	Age
33	Wheadon, Mr...	66.0
54	Ostby, Mr. ...	65.0
96	Goldschmidt...	71.0

titanic_df.loc[titanic_df['Age'] > 60, ['Name','Age']].head(3) # loc 만으로 불린연산

	Name	Age
33	Wheadon, Mr...	66.0
54	Ostby, Mr. ...	65.0
96	Goldschmidt...	71.0

논리 연산자로 결합된 조건식도 불린 인덱싱으로 적용 가능함

titanic_df[ (titanic_df['Age'] > 60) & (titanic_df['Pclass']==1) & (titanic_df['Sex']=='female')] #논리연산자사용

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
275	276	1	1	Andrews, Mi...	female	63.0	1	0	13502	77.9583	D7	S
829	830	1	1	Stone, Mrs....	female	62.0	0	0	113572	80.0000	B28	NaN

조건식은 변수로도 할당 가능함

복잡한 조건식은 변수로 할당하여 가득성을 향상 할 수 있음

cond1 = titanic_df['Age'] > 60
cond2 = titanic_df['Pclass']==1
cond3 = titanic_df['Sex']=='female'
titanic_df[ cond1 & cond2 & cond3] # 가독성을 위해 각각 - 효과적으로 사용

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
275	276	1	1	Andrews, Mi...	female	63.0	1	0	13502	77.9583	D7	S
829	830	1	1	Stone, Mrs....	female	62.0	0	0	113572	80.0000	B28	NaN

파일명 변경하는 것은 사실 블로그들에 많이 풀려있는 코드이긴 하다.

그러나 나는 computer vision을 위한 Image Custom dataset의 이름명을 통일하고 내가 원하는 방식으로 정렬하기 위한 코드를 짰다.

파일명을 변경하는 이유는 

1) image dataset을  web scraping하거나, 다운로드 후 운용하는게 아니라 팀이 직접 찍어서 labeling하기 때문에 파일 명이 각기 다를 수 있다.

2) pascal voc dataset 형식을 따르는데 형식에 맞추기 위함이다.

3) train_test_split을 하기 위해서는 내가 통제할 수 있는 형식이 필요하다.

코드는 아래와 같다.

import os
import glob
import re

path = "./VOC2021/JPEGImages/"      # 파일경로 설정
filename = glob.glob(path + '*.jpg') # 확장자명 설정
print(filename[:10])   # 파일명 확인

for idx, name in enumerate(filename) : 
    print(idx, ":", name[-10:]) # 바꾸기전
    os.rename(name, os.path.join(path, '{0:06d}'.format(idx+1)+'.jpg'))
    print(idx, ":", name) # 바꾼 후
    print()
    

4985 : 009950.jpg
4985 : ./VOC2021/JPEGImages\009950.jpg

4986 : 009954.jpg
4986 : ./VOC2021/JPEGImages\009954.jpg

4987 : 009955.jpg
4987 : ./VOC2021/JPEGImages\009955.jpg

4988 : 009958.jpg
4988 : ./VOC2021/JPEGImages\009958.jpg

4989 : 009959.jpg
4989 : ./VOC2021/JPEGImages\009959.jpg

4990 : 009961.jpg
4990 : ./VOC2021/JPEGImages\009961.jpg

glob.glob()로 디렉토리의 원하는 파일명을 긁어올 수 있다.

os.rename로 파일명을 수정할 수 있다.

지수네 일산

진짜 지수네 집 ㅋㅋ
집들이

와인 쉬라즈 몰리두커 복서 집들이 선물
칼집삼겹 에어프라이어
명인 이상용제빵소 빵

마시다가 삘받아서 집에 있던 까시예로 델 디아블로 소비뇽이랑 쉬라즈까지 마셔 버렸다 ㅋㅋㅋ

그리고 명인 빵도 먹어봤는데 향 맛 모두 끝내주더라

정통집 안산중앙역

돼지김치양파볶음 원툴인데 그게 그렇게 맛있다.

후추 향과 맛이 강렬해서 뭔가 빨려 들어가는 맛이다

소주 한 잔 하기 좋은 곳이다

카츠오모이 안산

최애 음식점

강남의 정돈 무슨돈 가봤지만

이 가격에 이 퀄리티?

솔직히 강남의 유명한 식당들 보다 훨씬 맛있고 구성도 알차다

automl efficientdet 다운로드 및 설치

!git clone --depth 1 https://github.com/google/automl

!cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt

!nvidia-smi

Thu Dec  9 11:13:02 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 495.44       Driver Version: 460.32.03    CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla K80           Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
| N/A   49C    P8    29W / 149W |      0MiB / 11441MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

import os
import sys
import tensorflow.compat.v1 as tf

sys.path.append('/content/automl/efficientdet')

import hparams_config
from tf2 import anchors
from model_inspect import ModelInspector

ESRI Object Detection Challenge Dataset 다운로드 및 파일 살펴 보기

• Annotation은 PASCAL VOC 와 동일한 XML 포맷

!mkdir -p /content/poolncar
!wget https://github.com/chulminkw/DLCV/releases/download/1.0/swimming_pool_and_car.zip
!unzip swimming_pool_and_car.zip -d /content/poolncar > /dev/null 2>&1

import glob
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
import math

CLASSES = ['1','2']

# XML 파일을 Pandas DataFrame으로 변환 한뒤 DataFrame의 to_csv()를 이용하여 csv 파일로 생성하고 DataFrame반환
def get_bboxes_from_xml(xml_file):
  # xml 파일을 parsing하여 XML Element형태의 Element Tree를 생성하여 object 정보를 추출. 
  tree = ET.parse(xml_file)
  root = tree.getroot()
  bboxes = []
  bbox_names = []

  if root.iter('object') is not None:
    for obj in root.iter('object'):
      bbox_name = obj.find('name').text
      if bbox_name not in CLASSES:
          continue

      xmlbox = obj.find('bndbox')
      # 위치 좌표가 소수점까지 표시됨. pixel 단위는 정수형이므로 변환하되 ceil로 조금 이동하여 변환
      x1 = math.ceil(float(xmlbox.find('xmin').text))
      y1 = math.ceil(float(xmlbox.find('ymin').text))
      x2 = math.ceil(float(xmlbox.find('xmax').text))
      y2 = math.ceil(float(xmlbox.find('ymax').text))
      if x1 == x2 or y1 == y2:
          continue
      bbox = [x1, y1, x2, y2]
      bboxes.append(bbox)
      bbox_names.append(bbox_name) 
    
  return bbox_names, bboxes

bbox_names, bboxes = get_bboxes_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
print('object별 class 명:', bbox_names)
print('object별 bbox 정보 list:', bboxes)

# object별 class 명: ['1', '1', '1', '1']
# object별 bbox 정보 list: [[59, 153, 70, 164], [11, 206, 22, 217], [41, 0, 51, 4], [47, 42, 58, 53]]

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2

img_rgb = cv2.cvtColor(cv2.imread('/content/poolncar/training_data/training_data/images/000000002.jpg'), cv2.COLOR_BGR2RGB)

bbox_names, bboxes = get_bboxes_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000002.xml')
for box_name, box in zip(bbox_names, bboxes):
  cv2.rectangle(img_rgb, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color=(0, 255, 0), thickness=1)
  cv2.putText(img_rgb, box_name, (int(box[0]), int(box[1] - 7)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 1)

plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.imshow(img_rgb)

import os
ANNO_DIR = '/content/poolncar/training_data/training_data/labels'
file_list = os.listdir(ANNO_DIR)
xml_files = sorted([file for file in file_list if file.endswith('.xml')])
print('xml file list:', xml_files)
print('xml file 개수:', len(xml_files))

# xml file list: ['000000000.xml', '000000001.xml', '000000002.xml', '000000003.xml', '000000004.xml', '000000005.xml', '000000006.xml', '000000007.xml', '000000008.xml', '000000009.xml', '000000010.xml', '000000011.xml', '000000012.xml', '000000013.xml', '000000014.xml', '000000015.xml', '000000016.xml', '000000017.xml', '000000018.xml', '000000019.xml', '000000020.xml', '000000021.xml', '000000022.xml', '000000023.xml', '000000024.xml', '000000025.xml', '000000026.xml', '000000027.xml', '000000028.xml', '000000029.xml', '000000030.xml', '000000031.xml', '000000032.xml', '000000033.xml', '000000034.xml', '000000035.xml', '000000036.xml', '000000037.xml', '000000038.xml', '000000039.xml', '000000040.xml', '000000041.xml', '000000042.xml', '000000043.xml', '000000044.xml', '000000045.xml', '000000046.xml', '000000047.xml', '000000048.xml', '000000049.xml', '000000050.xml', '000000051.xml', '000000052.xml', '000000053.xml', '000000054.xml', '000000055.xml', '000000056.xml', '000000057.xml', '000000058.xml', '000000059.xml', '000000060.xml', '000000061.xml', '000000062.xml', '000000063.xml', '000000064.xml', '000000065.xml', '000000066.xml', '000000067.xml', '000000068.xml', '000000069.xml', '000000070.xml', '000000071.xml', '000000072.xml', '000000073.xml', '000000074.xml', '000000075.xml', '000000076.xml', '000000077.xml', '000000078.xml', '000000079.xml', '000000080.xml', '000000081.xml', '000000082.xml', '000000083.xml', '000000084.xml', '000000085.xml', '000000086.xml', '000000087.xml', '000000088.xml', '000000089.xml', '000000090.xml', '000000091.xml', '000000092.xml', '000000093.xml', '000000094.xml', '000000095.xml', '000000096.xml', '000000097.xml', '000000098.xml', '000000099.xml', '000000100.xml', '000000101.xml', '000000102.xml', '000000103.xml', '000000104.xml', '000000105.xml', '000000106.xml', '000000107.xml', '000000108.xml', '000000109.xml', '000000110.xml', '000000111.xml', '000000112.xml', '000000113.xml', '000000114.xml', '000000115.xml', '000000116.xml', '000000117.xml', '000000118.xml', '000000119.xml', '000000120.xml', '000000121.xml', '000000122.xml', '000000123.xml', '000000124.xml', '000000125.xml', '000000126.xml', '000000127.xml', '000000128.xml', '000000129.xml', '000000130.xml', '000000131.xml', '000000132.xml', '000000133.xml', '000000134.xml', '000000135.xml', '000000136.xml', '000000137.xml', '000000138.xml', '000000139.xml', '000000140.xml', '000000141.xml', '000000142.xml', '000000143.xml', '000000144.xml', '000000145.xml', '000000146.xml', '000000147.xml', '000000148.xml', '000000149.xml', '000000150.xml', '000000151.xml', '000000152.xml', '000000153.xml', '000000154.xml', '000000155.xml', '000000156.xml', '000000157.xml', '000000158.xml', '000000159.xml', '000000160.xml', '000000161.xml', '000000162.xml', '000000163.xml', '000000164.xml', '000000165.xml', '000000166.xml', '000000167.xml', '000000168.xml', '000000169.xml', '000000170.xml', '000000171.xml', '000000172.xml', '000000173.xml', '000000174.xml', '000000175.xml', '000000176.xml', '000000177.xml', '000000178.xml', '000000179.xml', '000000180.xml', '000000181.xml', '000000182.xml', '000000183.xml', '000000184.xml', '000000185.xml', '000000186.xml', '000000187.xml', '000000188.xml', '000000189.xml', '000000190.xml', '000000191.xml', '000000192.xml', '000000193.xml', '000000194.xml', '000000195.xml', '000000196.xml', '000000197.xml', '000000198.xml', '000000199.xml', '000000200.xml', '000000201.xml', '000000202.xml', '000000203.xml', '000000204.xml', '000000205.xml', '000000206.xml', '000000207.xml', '000000208.xml', '000000209.xml', '000000210.xml', '000000211.xml', '000000212.xml', '000000213.xml', '000000214.xml', '000000215.xml', '000000216.xml', '000000217.xml', '000000218.xml', '000000219.xml', '000000220.xml', '000000221.xml', '000000222.xml', '000000223.xml', '000000224.xml', '000000225.xml', '000000226.xml', '000000227.xml', '000000228.xml', '000000229.xml', '000000230.xml', '000000231.xml', '000000232.xml', '000000233.xml', '000000234.xml', '000000235.xml', '000000236.xml', '000000237.xml', '000000238.xml', '000000239.xml', '000000240.xml', '000000241.xml', '000000242.xml', '000000243.xml', '000000244.xml', '000000245.xml', '000000246.xml', '000000247.xml', '000000248.xml', '000000249.xml', '000000250.xml', '000000251.xml', '000000252.xml', '000000253.xml', '000000254.xml', '000000255.xml', '000000256.xml', '000000257.xml', '000000258.xml', '000000259.xml', '000000260.xml', '000000261.xml', '000000262.xml', '000000263.xml', '000000264.xml', '000000265.xml', '000000266.xml', '000000267.xml', '000000268.xml', '000000269.xml', '000000270.xml', '000000271.xml', '000000272.xml', '000000273.xml', '000000274.xml', '000000275.xml', '000000276.xml', '000000277.xml', '000000278.xml', '000000279.xml', '000000280.xml', '000000281.xml', '000000282.xml', '000000283.xml', '000000284.xml', '000000285.xml', '000000286.xml', '000000287.xml', '000000288.xml', '000000289.xml', '000000290.xml', '000000291.xml', '000000292.xml', '000000293.xml', '000000294.xml', '000000295.xml', '000000296.xml', '000000297.xml', '000000298.xml', '000000299.xml', '000000300.xml', '000000301.xml', '000000302.xml', '000000303.xml', '000000304.xml', '000000305.xml', '000000306.xml', '000000307.xml', '000000308.xml', '000000309.xml', '000000310.xml', '000000311.xml', '000000312.xml', '000000313.xml', '000000314.xml', '000000315.xml', '000000316.xml', '000000317.xml', '000000318.xml', '000000319.xml', '000000320.xml', '000000321.xml', '000000322.xml', '000000323.xml', '000000324.xml', '000000325.xml', '000000326.xml', '000000327.xml', '000000328.xml', '000000329.xml', '000000330.xml', '000000331.xml', '000000332.xml', '000000333.xml', '000000334.xml', '000000335.xml', '000000336.xml', '000000337.xml', '000000338.xml', '000000339.xml', '000000340.xml', '000000341.xml', '000000342.xml', '000000343.xml', '000000344.xml', '000000345.xml', '000000346.xml', '000000347.xml', '000000348.xml', '000000349.xml', '000000350.xml', '000000351.xml', '000000352.xml', '000000353.xml', '000000354.xml', '000000355.xml', '000000356.xml', '000000357.xml', '000000358.xml', '000000359.xml', '000000360.xml', '000000361.xml', '000000362.xml', '000000363.xml', '000000364.xml', '000000365.xml', '000000366.xml', '000000367.xml', '000000368.xml', '000000369.xml', '000000370.xml', '000000371.xml', '000000372.xml', '000000373.xml', '000000374.xml', '000000375.xml', '000000376.xml', '000000377.xml', '000000378.xml', '000000379.xml', '000000380.xml', '000000381.xml', '000000382.xml', '000000383.xml', '000000384.xml', '000000385.xml', '000000386.xml', '000000387.xml', '000000388.xml', '000000389.xml', '000000390.xml', '000000391.xml', '000000392.xml', '000000393.xml', '000000394.xml', '000000395.xml', '000000396.xml', '000000397.xml', '000000398.xml', '000000399.xml', '000000400.xml', '000000401.xml', '000000402.xml', '000000403.xml', '000000404.xml', 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'000003595.xml', '000003596.xml', '000003597.xml', '000003598.xml', '000003599.xml', '000003600.xml', '000003601.xml', '000003602.xml', '000003603.xml', '000003604.xml', '000003605.xml', '000003606.xml', '000003607.xml', '000003608.xml', '000003609.xml', '000003610.xml', '000003611.xml', '000003612.xml', '000003613.xml', '000003614.xml', '000003615.xml', '000003616.xml', '000003617.xml', '000003618.xml', '000003619.xml', '000003620.xml', '000003621.xml', '000003622.xml', '000003623.xml', '000003624.xml', '000003625.xml', '000003626.xml', '000003627.xml', '000003628.xml', '000003629.xml', '000003630.xml', '000003631.xml', '000003632.xml', '000003633.xml', '000003634.xml', '000003635.xml', '000003636.xml', '000003637.xml', '000003638.xml', '000003639.xml', '000003640.xml', '000003641.xml', '000003642.xml', '000003643.xml', '000003644.xml', '000003645.xml', '000003646.xml', '000003647.xml', '000003648.xml', '000003649.xml', '000003650.xml', '000003651.xml', '000003652.xml', '000003653.xml', '000003654.xml', '000003655.xml', '000003656.xml', '000003657.xml', '000003658.xml', '000003659.xml', '000003660.xml', '000003661.xml', '000003662.xml', '000003663.xml', '000003664.xml', '000003665.xml', '000003666.xml', '000003667.xml', '000003668.xml', '000003669.xml', '000003670.xml', '000003671.xml', '000003672.xml', '000003673.xml', '000003674.xml', '000003675.xml', '000003676.xml', '000003677.xml', '000003678.xml', '000003679.xml', '000003680.xml', '000003681.xml', '000003682.xml', '000003683.xml', '000003684.xml', '000003685.xml', '000003686.xml', '000003687.xml', '000003688.xml', '000003689.xml', '000003690.xml', '000003691.xml', '000003692.xml', '000003693.xml', '000003694.xml', '000003695.xml', '000003696.xml', '000003697.xml', '000003698.xml', '000003699.xml', '000003700.xml', '000003701.xml', '000003702.xml', '000003703.xml', '000003704.xml', '000003705.xml', '000003706.xml', '000003707.xml', '000003708.xml', '000003709.xml', '000003710.xml', '000003711.xml', '000003712.xml', '000003713.xml', '000003714.xml', '000003715.xml', '000003716.xml', '000003717.xml', '000003718.xml', '000003719.xml', '000003720.xml', '000003721.xml', '000003722.xml', '000003723.xml', '000003724.xml', '000003725.xml', '000003726.xml', '000003727.xml', '000003728.xml', '000003729.xml', '000003730.xml', '000003731.xml', '000003732.xml', '000003733.xml', '000003734.xml', '000003735.xml', '000003736.xml', '000003737.xml', '000003738.xml', '000003739.xml', '000003740.xml', '000003741.xml', '000003742.xml', '000003743.xml', '000003744.xml', '000003745.xml', '000003746.xml', '000003747.xml']
# xml file 개수: 3748

개별 XML 정보와 이미지를 tf.train.Example로 변경하는 함수 생성.

• https://github.com/google/automl/blob/master/efficientdet/dataset/create_pascal_tfrecord.py 참조

import xml.etree.ElementTree as ET

# xml 을 파싱해서 image와 object의 메타정보를 dict로 반환하는 함수 
def get_anno_dict_from_xml(xml_filepath):
  tree = ET.parse(xml_filepath)
  root = tree.getroot()
  bbox_names = []
  objects = []

  filename = root.find('filename').text
  size = root.find('size')
  width = int(size.find('width').text)
  height = int(size.find('height').text)

  # 파일내에 있는 모든 object Element를 찾음. 
  for obj in root.findall('object'):
    name = obj.find('name').text
    pose = 'Unspecified'
    #truncated, poses, difficult_obj는 사용되지 않지만 create_pascal_voc.py 파일과의 호환성을 유지하기 위해 설정. 
    truncated = 0
    difficult = 0
    occluded = 0

    #pose = obj.find('pose').text
    #truncated = int(obj.find('truncated').text)
    #difficult = int(obj.find('difficult').text)
    #occluded = int(obj.find('occluded').text)

    xmlbox = obj.find('bndbox')
    # 위치 좌표가 소수점까지 표시됨. pixel 단위는 정수형이므로 변환하되 ceil로 조금 이동하여 변환
    xmin = math.ceil(float(xmlbox.find('xmin').text))
    ymin = math.ceil(float(xmlbox.find('ymin').text))
    xmax = math.ceil(float(xmlbox.find('xmax').text))
    ymax = math.ceil(float(xmlbox.find('ymax').text))
    bbox = {
        'xmin': xmin, 
        'ymin': ymin, 
        'xmax': xmax, 
        'ymax': ymax
        }
    
    single_obj = {'name':name, 'pose':pose, 'truncated':truncated, 'difficult':difficult, 'occluded':occluded,
              'bndbox':bbox}
    objects.append(single_obj)

  anno_dict = {
      'folder':'training_data', 'filename':filename, 'width':width, 'height':height,
      'object':objects
  }

  return anno_dict

anno_dict = get_anno_dict_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
anno_dict

{'filename': '000000000.jpg',
 'folder': 'training_data',
 'height': 224,
 'object': [{'bndbox': {'xmax': 70, 'xmin': 59, 'ymax': 164, 'ymin': 153},
   'difficult': 0,
   'name': '1',
   'occluded': 0,
   'pose': 'Unspecified',
   'truncated': 0},
  {'bndbox': {'xmax': 22, 'xmin': 11, 'ymax': 217, 'ymin': 206},
   'difficult': 0,
   'name': '1',
   'occluded': 0,
   'pose': 'Unspecified',
   'truncated': 0},
  {'bndbox': {'xmax': 51, 'xmin': 41, 'ymax': 4, 'ymin': 0},
   'difficult': 0,
   'name': '1',
   'occluded': 0,
   'pose': 'Unspecified',
   'truncated': 0},
  {'bndbox': {'xmax': 58, 'xmin': 47, 'ymax': 53, 'ymin': 42},
   'difficult': 0,
   'name': '1',
   'occluded': 0,
   'pose': 'Unspecified',
   'truncated': 0}],
 'width': 224}

# image와 object의 고유 id 부여. 
class Unique_Id(object):
  
  def __init__(self):
    self.image_id = 0
    self.ann_id = 0

  def get_image_id(self):
    self.image_id += 1
    return self.image_id

  def get_ann_id(self):
    self.ann_id += 1
    return self.ann_id

# https://github.com/google/automl/blob/master/efficientdet/dataset/create_pascal_tfrecord.py 참조

import hashlib
import io
import json
import os
import PIL.Image
import tensorflow as tf
from dataset import tfrecord_util

# 1개의 image 파일 PATH와 1개의 annotation XML 정보를 가지는 data dic를 이용하여 tf.train.Example를 생성. 
def dict_to_tf_example(data, image_path, label_map_dict, unique_id, ignore_difficult_instances=False, ann_json_dict=None, debug=True):
  ''' 
    data는  1개의 xml 파일을 dictionary로 변환 anno_dict,
    image는 1개의 xml에 매핑되는 image 파일의 절대 경로
    unique_id는 고유한 image와 object id를 만들기 위한 Unique_Id객체
  ''' 
  
  #JPEG image를 binary 그대로 읽음. 
  with tf.io.gfile.GFile(image_path, 'rb') as fid:
    encoded_jpg = fid.read()
  
  # image가 JPEG 타입인지 확인. 
  encoded_jpg_io = io.BytesIO(encoded_jpg)
  image = PIL.Image.open(encoded_jpg_io)
  if image.format != 'JPEG':
    raise ValueError('Image format not JPEG')
  
  # image의 고유 key값 생성. 
  key = hashlib.sha256(encoded_jpg).hexdigest()

  #고유한 image id를 생성. 
  image_id = unique_id.get_image_id()
  # image의 width와 height 가져옴. 
  width = data['width']
  height = data['height']
 
  xmins, ymins, xmaxes, ymaxes = [], [], [], []
  areas, classes, classes_texts = [], [], []
  truncated, poses, difficult_obj = [], [], []
  # 만일 annotation에 1개 이상의 object가 있다면, 
  if 'object' in data:
    # data(anno_dict)의 'object' key값으로 개별 object 별 annotation 정보를 dict로 가지는 list로 구성. 이 list를 iteration 수행. 
    for obj in data['object']:
      difficult = bool(int(obj['difficult']))
      if ignore_difficult_instances and difficult:
        continue
      # object 명이 '1', '2'가 아니면 제외. 
      if obj['name'] not in label_map_dict:
        continue

      difficult_obj.append(int(difficult))
      # 개별 좌표 값을 이미지의 크기로 정규화하고 list로 저장. 
      xmins.append(float(obj['bndbox']['xmin']) / width)
      ymins.append(float(obj['bndbox']['ymin']) / height)
      xmaxes.append(float(obj['bndbox']['xmax']) / width)
      ymaxes.append(float(obj['bndbox']['ymax']) / height)
      areas.append((xmaxes[-1] - xmins[-1]) * (ymaxes[-1] - ymins[-1]))
      # class명과 class_id를 list로 저장. 
      classes_texts.append(obj['name'].encode('utf8'))
      classes.append(label_map_dict[obj['name']])
      # truncated, poses, difficult_obj는 사용되지 않지만 create_pascal_voc.py 파일과의 호환성을 유지하기 위해 저장. 
      truncated.append(int(obj['truncated']))
      poses.append(obj['pose'].encode('utf8'))
      difficult_obj.append(obj['difficult'])

  example_dict = {'height':height, 'width':width, 'filename':data['filename'].encode('utf8'),
                  'source_id': str(image_id).encode('utf8'), 'key_sha256': key.encode('utf8'),
                  'encoded': encoded_jpg, 'format':'jpeg'.encode('utf8'),
                  'xmin':xmins, 'xmax':xmaxes, 'ymin':ymins, 'ymax':ymaxes,
                  'area':areas, 'class_text':classes_texts, 'class_label':classes,
                  'difficult':difficult_obj, 'truncated':truncated, 'poses':poses}
  if debug:
   print('example_dict:', example_dict) 

  example = make_tfrecord_example(example_dict)

  return example

import tensorflow as tf
from dataset import tfrecord_util

# 인자로 들어온 dict에 따라 tf.train.Example을 생성. 
def make_tfrecord_example(example_dict):
  example = tf.train.Example(
        features=tf.train.Features(
            feature={
                'image/height': tfrecord_util.int64_feature(example_dict['height']),
                'image/width': tfrecord_util.int64_feature(example_dict['width']),
                'image/filename': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['filename']),
                'image/source_id': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['source_id']),
                'image/key/sha256': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['key_sha256']),
                'image/encoded': tfrecord_util.bytes_feature(example_dict['encoded']),
                'image/format': tfrecord_util.bytes_feature('jpeg'.encode('utf8')),
                'image/object/bbox/xmin': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['xmin']),
                'image/object/bbox/xmax': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['xmax']),
                'image/object/bbox/ymin': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['ymin']),
                'image/object/bbox/ymax': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['ymax']),
                'image/object/area': tfrecord_util.float_list_feature(example_dict['area']),
                'image/object/class/text': tfrecord_util.bytes_list_feature(example_dict['class_text']),
                'image/object/class/label': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['class_label']),
                'image/object/difficult': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['difficult']),
                'image/object/truncated': tfrecord_util.int64_list_feature(example_dict['truncated']),
                'image/object/view': tfrecord_util.bytes_list_feature(example_dict['poses']),
            }))
  
  return example

label_map_dict = {
    '1': 1,
    '2': 2
}

# 테스트 용도로 한개의 Example 생성해 보기 
unique_id = Unique_Id()
data = get_anno_dict_from_xml('/content/poolncar/training_data/training_data/labels/000000000.xml')
print('## xml 파일을 data dic로 변경 결과:', data)
image_path = '/content/poolncar/training_data/training_data/images/000000000.jpg'

example = dict_to_tf_example(data, image_path, label_map_dict, unique_id, ignore_difficult_instances=False, ann_json_dict=None)

## xml 파일을 data dic로 변경 결과: {'folder': 'training_data', 'filename': '000000000.jpg', 'width': 224, 'height': 224, 'object': [{'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 59, 'ymin': 153, 'xmax': 70, 'ymax': 164}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 11, 'ymin': 206, 'xmax': 22, 'ymax': 217}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 41, 'ymin': 0, 'xmax': 51, 'ymax': 4}}, {'name': '1', 'pose': 'Unspecified', 'truncated': 0, 'difficult': 0, 'occluded': 0, 'bndbox': {'xmin': 47, 'ymin': 42, 'xmax': 58, 'ymax': 53}}]}
example_dict: {'height': 224, 'width': 224, 'filename': b'000000000.jpg', 'source_id': b'1', 'key_sha256': b'5ec019893b646aa03ec7cacb33b9038e4cc0c41848c6ea056074c1ae29c79bc4', 'encoded': b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x05\x03\x04\x04\x04\x03\x05\x04\x04\x04\x05\x05\x05\x06\x07\x0c\x08\x07\x07\x07\x07\x0f\x0b\x0b\t\x0c\x11\x0f\x12\x12\x11\x0f\x11\x11\x13\x16\x1c\x17\x13\x14\x1a\x15\x11\x11\x18!\x18\x1a\x1d\x1d\x1f\x1f\x1f\x13\x17"$"\x1e$\x1c\x1e\x1f\x1e\xff\xdb\x00C\x01\x05\x05\x05\x07\x06\x07\x0e\x08\x08\x0e\x1e\x14\x11\x14\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\x1e\xff\xc0\x00\x11\x08\x00\xe0\x00\xe0\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xc4\x00\x1d\x00\x00\x02\x02\x03\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x06\x04\x07\x02\x03\x08\x01\x00\t\xff\xc4\x00@\x10\x00\x02\x01\x02\x05\x02\x03\x06\x03\x06\x04\x06\x02\x03\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x11\x00\x05\x12!1\x06A\x13"Q\x07\x14aq\x81\x912\xa1\xc1\x08\x15#B\xb1\xf03Rr\xd1\x16$b\x82\xe1\xf1\x92\xa2\x17\xb2\xc2\xff\xc4\x00\x19\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x03\x04\x02\x00\x05\xff\xc4\x00\'\x11\x00\x02\x02\x02\x01\x04\x02\x03\x01\x00\x03\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x11\x03!1\x04\x12AQ\x13"2aq3\x14B\x81\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xb6j\xd6*\xba\x96\x92\x95\x90\xc5b\xa4\x15\xde\xff\x00\x0cy\xd2\xce\xd4y\xab\xc7+\x91q\xa4\x03\xbd\xf7\xdb\x7f\xa6\x04\xe5uQ\xcf3\x99\x96]h\x01K\x126\xef\xb7\xa6\x0e\xd3\x8aF\xcc#h\xa2,|2A\x17&\xe3\xff\x00x\xf3\x97\xa3\xa5c"Y\xe5%\x9e\xfb\xec1\xa6\xbd\x94\xe5U\x90\x82.\xf1\xb0\x00\x0e\xf6\xdb\xf3\x03\x18\xc1\xa69\xf4\xe8\xb1\xefs\x89O\xe0\x95p\xea\x08#\xfc\xb86r\x14zr\xb1\xe1\xcb\xeb\xa8j\xe1\xa2\x9e\x8e\xba\x13\rLSJ\x0e\xa5 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      }
    }
  }
  feature {
    key: "image/object/truncated"
    value {
      int64_list {
        value: 0
        value: 0
        value: 0
        value: 0
      }
    }
  }
  feature {
    key: "image/object/view"
    value {
      bytes_list {
        value: "Unspecified"
        value: "Unspecified"
        value: "Unspecified"
        value: "Unspecified"
      }
    }
  }
  feature {
    key: "image/source_id"
    value {
      bytes_list {
        value: "1"
      }
    }
  }
  feature {
    key: "image/width"
    value {
      int64_list {
        value: 224
      }
    }
  }
}

 AutoML efficientDet 을 이용한 custom data train

- AutoML efficientDet은 efficientDet모델 위에 최신의 성능 향상 기법이 도입된, 잘짜여진 모듈로 구성

- config 기반으로 다양한 환경 설정이 필요하지만 이를 위한 tutorial/document가 부족

- tfrecord 기반으로 학습/검증데이터 만들어야 함

TFrecords 개요

- 매우 많은 갯수의 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트들의 (주로 비정형) 데이터를 보다 빠르게 access 하기 위해 만들어진 데이터 포멧

- 파일 시스템에 있는 여러 개의 데이터 파일들을 하나의 큰 protobuf(protocol buffers) 포맷을 가지는 파일로 변경하여 Random IO access를 줄여 access 성능을 향상시킴

  -- 하드디스크는 각 데이터를 Random i/o를 해줘야 하는데, filesize가 크지 않더라도 움직임이 큼

  => 그래서 뭉탱이로, tfrecord로 만들어주어서 움직임을 작게 만들어줌 

  => 원래는 img가 imread로 numpy 인코딩되어서 읽어들이는데 tfrecord는 압축된 상태로 올라감

  => i/o가 안받쳐주니까 gpu가 활약을 못하는 걸 해결함

- Tensorflow에서 cpu에서 gpu로의 데이터 전송속도를 향상시켜 학습속도를 빠르게 하기 위해서 도입

(하지만 병렬 I/O처리로도 충분히 gpu 데이터 전송속도를 향상시켜서 학습속도를 빠르게 할 수 있음)

- 직관적이지 않은인터페이스 api, 어려운 debugging 등의 문제가 있다.

   => 그래서 보통 엄청 큰, 학습속도가 중요한 데이터 처리할 때 사용

TFrecord 의 구성

tfrecord #1 : 이미지파일, annotation의 example # 1 ~ # 250

원래는 img하나, annotation하나 읽어야했던걸, sequential 하게 쭉 읽어버림

protobuf의 이해

json, xml, avro와 같이 데이터전송과 저장(serialization)을 위한 스키마 정보를 포함한 데이터 포맷

xml이 스키마 정보를 가지고 있는데 formatting하는데 소모가 많이 됨

일반 파일 기반의 딥러닝 모델 data pipeline

- cpu 처리 : 소스 (img file, annotation file) => dataGenerator/sequence(numpy array) => iterator(batch size 만큼 데이터를 담음)

- gpu 처리 : fit_generator(), tensor로 vectorization, 병렬 처리

=> cpu에서 gpu로 학습 데이터 전달 속도가 원활하지 않아서 gpu utilization 이 떨어지고, 학습시간이 오래 걸리는 현상이 발생

tfrecord 기반의 딥러닝 모델 data pipeline => cpu의 병목현상 해소

- cpu 처리 : tfrecord => tf.Data (텐서화) => iterator

- gpu 처리 : model 학습 fit_generator() 

- tfrecord를 이용하여 파일 i/o 시간을 많이 줄여 줄 수 있으므로 더 많은 데이터를 gpu로 전달하여 gpu utilization을 높이고 학습수행속도 향상

- 일반 파일 기반에서도 8코어, 병렬로 i/o를 cpu로 로딩 후 gpu로 전달하면 gpu utilization이 많이 향상되어 tfrecord 기반의 학습시간과 별차이가 없음

- 하지만 tpu의 경우는 보다 높은 용량, bandwidth로 데이터 처리가 가능하므로 tfrecord를 이용하여 효율적인 학습시간단축이 가능