[넷플릭스 데이터 분석 - 2] Feature Engineering

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[넷플릭스 데이터 분석] - 결측치 처리 (1)

[넷플릭스 데이터 분석] - 결측치 처리 (1)

 

Feature Engineering

Feature Engineering 이란, 기존에 존재하는 변수를 활용하여 새로운 정보를 추가로 생성하는 과정이다.

 

첫 번째 변환 - datetime으로 변경

Netflix의 date_added 변수를 이용하여 year_added(개봉한 연도)와 month_added(개봉한 월) 정보를 변수로 생성할 거다.

 

이렇게 하는 이유는 연도를 추출할 수 있고, 월을 추출할 수 있다. 기존에는 September 이런 식으로 들어가 있어서 추출하기 어려웠지만 datatime type으로 변환하면 쉬워진다.

 

• .to_datetime() : 시간 형식의 object 타입의 컬럼을 datetime 타입으로 변환
• .dt.year : datetime에서 연도 정보 추출
• .dt.month : datetime에서 월 정보 추출

netflix["date_added"] = pd.to_datetime(netflix['date_added'])
print(netflix["date_added"])

 

datetime으로 수정 완료

 

Netflix의 date_added 변수를 이용하여 개봉한 연도, 월 정보를 변수로 생성

• year_added 변수를 생성하여 개봉한 연도 정보 저장
• month_added 변수를 생성하여 개봉한 월 정보 저장
• .dt.year : datetime에서 연도 정보 추출
• .dt.month : datetime에서 월 정보 추출

netflix['year_added'] = netflix['date_added'].dt.year
netflix['month_added'] = netflix['date_added'].dt.month

netflix.head(3)

추가된 year_added, month_added 열 확인

 

 

두 번째 - 시청 등급 정보 맵핑

시청 등급 정보는 다음 링크에서 확인할 수 있다.
https://www.primevideo.com/help/ref=atv_hp_nd_cnt?nodeId=GFGQU3WYEG6FSJFJ

# rating 변수의 값 파악
netflix['rating'].unique()

rating 변수의 값 파악

 

 

위 기호(상징)로는 우리가 쉽게 알아보기 어렵다. 그래서 해당 내용을 우리가 알아보기 쉬운 데이터로 맵핑해 주자!

 

시청 등급 설명표를 참고하여 Netflix의 rating 변수를 이용한 age_group 변수 생성

• netflix['age_group']를 생성하여 netflix['rating'] 값 삽입
• age_group 변수에 딕셔너리로 시청 등급에 대한 key, value 선언
• .map( ) : 사전에 정의한 내용을 변수에 적용

netflix['age_group'] = netflix['rating']

age_group = {'TV-MA': 'Adults',
            'R': 'Adults',
            'PG-13': 'Teens',
            'TV-14': 'Young Adults',
            'TV-PG': 'Older Kids',
            'NR': 'Adults',
            'TV-G': 'Kids',
            'TV-Y': 'Kids',
            'TV-Y7': 'Older Kids',
            'PG': 'Older Kids',
            'G': 'Kids',
            'NC-17': 'Adults',
            'TV-Y7-FV': 'Older Kids',
            'UR': 'Adults'}

netflix['age_group'] = netflix['age_group'].map(age_group)

netflix.head(2)

 

이해하기 쉬운 시청 등급 열 추가