전문지식 함양/TIL

[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA Project2

샤프펜슬s 2022. 1. 15. 18:19

EDA Weekend Mission

Core Mission¶

다음 질문에 답하라.

캐릭터는 저마다 지능, 힘 등 다양한 수치를 지니고 있다. 이러한 수치의 합이 가장 큰 캐릭터는 누구인가? 이를 보이기 위한 과정을 보여라.
좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터의 수치 분포를 알고 싶다. 이를 표현하기 위한 적절한 그래프를 선택하여 이를 위한 전처리를 진행하고, 시각화하라.

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline

In [213]:

abengers = pd.read_csv('D:/workspaces/WinterStudy2022/datasetAvengers/charcters_stats.csv')
abengers.head()

Out[213]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
0	3-D Man	good	50	31	43	32	25	52	233
1	A-Bomb	good	38	100	17	80	17	64	316
2	Abe Sapien	good	88	14	35	42	35	85	299
3	Abin Sur	good	50	90	53	64	84	65	406
4	Abomination	bad	63	80	53	90	55	95	436

In [3]:

abengers.tail()

Out[3]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
606	Yellowjacket	good	88	10	12	28	12	14	164
607	Yellowjacket II	good	50	10	35	28	31	28	182
608	Ymir	good	50	100	27	100	83	28	388
609	Zatanna	good	75	10	23	28	100	56	292
610	Zoom	bad	50	10	100	28	72	28	288

In [4]:

abengers.describe()

Out[4]:

	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
count	611.000000	611.000000	611.000000	611.000000	611.000000	611.000000	611.000000
mean	44.502455	29.083470	27.306056	41.839607	40.312602	43.206219	226.250409
std	32.924722	32.610939	25.760173	36.543849	34.539910	33.270329	167.324034
min	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	0.000000	1.000000	5.000000
25%	1.000000	1.000000	1.000000	1.000000	0.000000	1.000000	5.000000
50%	50.000000	10.000000	23.000000	32.000000	37.000000	50.000000	255.000000
75%	75.000000	53.000000	42.000000	80.000000	67.000000	70.000000	351.500000
max	113.000000	100.000000	100.000000	120.000000	100.000000	101.000000	581.000000

캐릭터는 저마다 지능, 힘 등 다양한 수치를 지니고 있다. 이러한 수치의 합이 가장 큰 캐릭터는 누구인가? 이를 보이기 위한 과정을 보여라.
- Column을 잘 살펴보면 Total이라는 속성이 있는데, 이 속성은 캐릭터의 각 수치(Intelligence, Strength, Speed, Durability, Power, Combat)의 합을 나타낸 것이다.
- 따라서 Total이 가장 높은 캐릭터를 찾으면 된다.

In [5]:

# Total이 가장 큰 값을 지니고 있는 인덱스 번호 추출
index_num = abengers['Total'].idxmax()

# iloc을 이용하여 가장 큰 값이 존재하는 행의 이름만 추출
abengers.iloc[index_num]['Name']

Out[5]:

'Martian Manhunter'

In [6]:

# Total = 581이 나오는지 확인
abengers.iloc[index_num]

Out[6]:

Name            Martian Manhunter
Alignment                    good
Intelligence                  100
Strength                      100
Speed                          96
Durability                    100
Power                         100
Combat                         85
Total                         581
Name: 361, dtype: object

따라서 종합 수치가 가장 높은 캐릭터는 "Martian Manhunter"이다.

좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터의 수치 분포를 알고 싶다. 이를 표현하기 위한 적절한 그래프를 선택하여 이를 위한 전처리를 진행하고, 시각화하라.

(1) good 캐릭터와 bad 캐릭터 둘로 나눈 후
(2) 각 캐릭터의 히트맵분포를 통해서 good과 bad의 수치가 어떻게 분포되어 있는지 대략적으로 파악한다.

In [7]:

abengers_good = abengers[abengers['Alignment'] == 'good']
abengers_good

Out[7]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
0	3-D Man	good	50	31	43	32	25	52	233
1	A-Bomb	good	38	100	17	80	17	64	316
2	Abe Sapien	good	88	14	35	42	35	85	299
3	Abin Sur	good	50	90	53	64	84	65	406
6	Adam Monroe	good	63	10	12	100	71	64	320
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
604	X-Man	good	88	53	53	95	92	84	465
606	Yellowjacket	good	88	10	12	28	12	14	164
607	Yellowjacket II	good	50	10	35	28	31	28	182
608	Ymir	good	50	100	27	100	83	28	388
609	Zatanna	good	75	10	23	28	100	56	292

432 rows × 9 columns

In [8]:

abengers_bad = abengers[abengers['Alignment'] == 'bad']
abengers_bad

Out[8]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
4	Abomination	bad	63	80	53	90	55	95	436
5	Abraxas	bad	88	100	83	99	100	56	526
11	Air-Walker	bad	50	85	100	85	100	40	460
16	Amazo	bad	75	100	100	100	100	100	575
17	Ammo	bad	1	1	1	1	0	1	5
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
586	Warp	bad	38	10	23	28	63	50	212
590	Weapon XI	bad	1	1	1	1	0	1	5
593	Willis Stryker	bad	38	16	23	28	41	60	206
605	Yellow Claw	bad	1	1	1	1	0	1	5
610	Zoom	bad	50	10	100	28	72	28	288

165 rows × 9 columns

In [9]:

abengers_good = abengers_good.drop(['Alignment', 'Total'], axis = 1)

In [10]:

abengers_good

Out[10]:

	Name	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat
0	3-D Man	50	31	43	32	25	52
1	A-Bomb	38	100	17	80	17	64
2	Abe Sapien	88	14	35	42	35	85
3	Abin Sur	50	90	53	64	84	65
6	Adam Monroe	63	10	12	100	71	64
...	...	...	...	...	...	...	...
604	X-Man	88	53	53	95	92	84
606	Yellowjacket	88	10	12	28	12	14
607	Yellowjacket II	50	10	35	28	31	28
608	Ymir	50	100	27	100	83	28
609	Zatanna	75	10	23	28	100	56

432 rows × 7 columns

In [11]:

abengers_bad = abengers_bad.drop(['Alignment', 'Total'], axis = 1)
abengers_bad

Out[11]:

	Name	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat
4	Abomination	63	80	53	90	55	95
5	Abraxas	88	100	83	99	100	56
11	Air-Walker	50	85	100	85	100	40
16	Amazo	75	100	100	100	100	100
17	Ammo	1	1	1	1	0	1
...	...	...	...	...	...	...	...
586	Warp	38	10	23	28	63	50
590	Weapon XI	1	1	1	1	0	1
593	Willis Stryker	38	16	23	28	41	60
605	Yellow Claw	1	1	1	1	0	1
610	Zoom	50	10	100	28	72	28

165 rows × 7 columns

In [12]:

# abengers의 Name을 모두 인덱스로 바꾼 후, Name 열 삭제
abengers_good.index = abengers_good['Name']
abengers_good = abengers_good.drop(['Name'], axis = 1)

In [13]:

abengers_bad.index = abengers_bad['Name']
abengers_bed = abengers_bad.drop(['Name'], axis = 1)

In [14]:

# abengers_good을 기준으로 heatmap 생성
# 중간값을 40으로 설정
plt.figure(figsize = (20, 20))

sns.heatmap(
    abengers_good,
    center = 40,
    cbar = True,
)
plt.show()

In [15]:

# abengers_good을 기준으로 heatmap 생성
# 중간값을 40으로 설정
plt.figure(figsize = (20, 20))

sns.heatmap(
    abengers_bed,
    center = 40,
    cbar = True,
)
plt.show()

In [16]:

# 파란색으로 인해 능력치 분포가 잘 보이지 않으므로
# 능력치가 1이여서 전투에 쓸모가 없을 것 같은 친구들은
# 모두 제외한다.
abengers_not_weak = abengers[abengers['Total'] != 5]
abengers_not_weak

Out[16]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total
0	3-D Man	good	50	31	43	32	25	52	233
1	A-Bomb	good	38	100	17	80	17	64	316
2	Abe Sapien	good	88	14	35	42	35	85	299
3	Abin Sur	good	50	90	53	64	84	65	406
4	Abomination	bad	63	80	53	90	55	95	436
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
606	Yellowjacket	good	88	10	12	28	12	14	164
607	Yellowjacket II	good	50	10	35	28	31	28	182
608	Ymir	good	50	100	27	100	83	28	388
609	Zatanna	good	75	10	23	28	100	56	292
610	Zoom	bad	50	10	100	28	72	28	288

434 rows × 9 columns

In [17]:

abengers_good_not_weak = abengers_not_weak[abengers_not_weak['Alignment'] == 'good']
abengers_bad_not_weak = abengers_not_weak[abengers_not_weak['Alignment'] == 'bad']

In [18]:

abengers_good_not_weak.index = abengers_good_not_weak['Name']
abengers_bad_not_weak.index = abengers_bad_not_weak['Name']

In [19]:

abengers_good_not_weak = abengers_good_not_weak.drop(
    ['Name', 'Total', 'Alignment'],
    axis = 1)

In [20]:

abengers_good_not_weak

Out[20]:

	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat
Name
3-D Man	50	31	43	32	25	52
A-Bomb	38	100	17	80	17	64
Abe Sapien	88	14	35	42	35	85
Abin Sur	50	90	53	64	84	65
Adam Monroe	63	10	12	100	71	64
...	...	...	...	...	...	...
X-Man	88	53	53	95	92	84
Yellowjacket	88	10	12	28	12	14
Yellowjacket II	50	10	35	28	31	28
Ymir	50	100	27	100	83	28
Zatanna	75	10	23	28	100	56

299 rows × 6 columns

In [21]:

abengers_bad_not_weak= abengers_bad_not_weak.drop(
    ['Name', 'Total', 'Alignment'],
    axis = 1)

In [22]:

abengers_bad_not_weak

Out[22]:

	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat
Name
Abomination	63	80	53	90	55	95
Abraxas	88	100	83	99	100	56
Air-Walker	50	85	100	85	100	40
Amazo	75	100	100	100	100	100
Annihilus	75	80	47	56	59	64
...	...	...	...	...	...	...
Vulture	63	22	47	56	40	56
Walrus	50	28	8	50	11	20
Warp	38	10	23	28	63	50
Willis Stryker	38	16	23	28	41	60
Zoom	50	10	100	28	72	28

122 rows × 6 columns

In [23]:

# abengers_good_not_weak 기준으로 heatmap 생성
# 중간값을 40으로 설정
plt.figure(figsize = (20, 20))

sns.heatmap(
    abengers_good_not_weak,
    center = 40,
    cbar = True,
)
plt.show()

In [24]:

# abengers_bad_not_weak 기준으로 heatmap 생성
# 중간값을 40으로 설정
plt.figure(figsize = (20, 20))

sns.heatmap(
    abengers_bad_not_weak,
    center = 40,
    cbar = True,
)
plt.show()

heatmap을 통해서 그래프를 그린 결과, good 진영과 bad 진영의 능력치 분포는 매우 유사한 것을 확인할 수 있었다.

Extra Mission¶

다음 질문에 답하시오
1. 캐릭터는 저마다 지능, 힘, ... 등 다양한 수치를 지니고 있다. 또한 각 캐릭터는 DC, 마블 등 다양한 코믹스 회사를 바탕으로 하고 있다. 어떤 코믹스 회사의 캐릭터들이 능력치 합의 평균이 가장 큰가? 과정을 상세히 보여라.
2. 좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터가 격돌한다고 한다. 격돌하는 경우 능력치의 합의 평균이 큰 팀이 이긴다고 한다. 단 불의를 못참는 중립 캐릭터들은 good과 bad 중 열세인 팀에 가담한다. 이러한 상황일 때 결과적으로 어떤 캐릭터 진영이 승리할 것인가?
3. 이 데이터를 이용해 진행하고 싶은 EDA 및 시각화가 있다면 자유롭게 진행하여라.

캐릭터는 저마다 지능, 힘, ... 등 다양한 수치를 지니고 있다. 또한 각 캐릭터는 DC, 마블 등 다양한 코믹스 회사를 바탕으로 하고 있다. 어떤 코믹스 회사의 캐릭터들이 능력치 합의 평균이 가장 큰가? 과정을 상세히 보여라.

In [64]:

# 먼저, 캐릭터의 출처를 갖고 있는 csv를 찾아 호출
hero_id = pd.read_csv('D:/workspaces/WinterStudy2022/datasetAvengers/characters.csv')
hero_id.head()

Out[64]:

	characterID	name
0	1009220	Captain America
1	1010740	Winter Soldier
2	1009471	Nick Fury
3	1009552	S.H.I.E.L.D.
4	1009228	Sharon Carter

In [26]:

abengers_col = abengers['Name']
abengers_col

Out[26]:

0              3-D Man
1               A-Bomb
2           Abe Sapien
3             Abin Sur
4          Abomination
            ...       
606       Yellowjacket
607    Yellowjacket II
608               Ymir
609            Zatanna
610               Zoom
Name: Name, Length: 611, dtype: object

In [249]:

hero_id = pd.read_csv('D:/workspaces/WinterStudy2022/datasetAvengers/marvel_characters_info.csv')
id_card = []

# abengers_col을 기준으로 for문을 진행한다.
for i in range(len(abengers_col)):
    # 만약, hero_id와 i번째 abengers_col이 같다면
    if (hero_id['Name'] == abengers_col[i]).any() == True:
        # i번째 abengers_col과 같은 이름값을 hero_id에서 찾아 인덱스를 반환한다.
        temp = hero_id.index[hero_id['Name'] == abengers_col[i]]
        # hero_id에서 'Publisher'를 찾아서 반환한다. (타입 : Series)
        id = hero_id['Publisher'][temp]
        # 같은 이름의 존재로 인해 publisher가 두 개 이상 검색된 경우가 있으므로
        # drop_duplicates()를 이용하여 중복값을 제거하고
        # values를 통해 값만 추출한다.
        # (결과타입 : list)
        id = id.drop_duplicates().values
        # id의 [0]번째 값을 추출하여 append한다.
        id_card.append(id[0])
    else:
        id = "NONE"
        id_card.append(id)

In [248]:

id_card

Out[248]:

['NONE',
 'Marvel Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'Wildstorm',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Image Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Image Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 nan,
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Icon Comics',
 'Marvel Comics',
 'SyFy',
 'Image Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Hanna-Barbera',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Image Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'SyFy',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Team Epic TV',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Team Epic TV',
 nan,
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Image Comics',
 'HarperCollins',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Image Comics',
 'Image Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'HarperCollins',
 'ABC Studios',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Universal Studios',
 'DC Comics',
 nan,
 'Marvel Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'HarperCollins',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 nan,
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'SyFy',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Shueisha',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Sony Pictures',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Icon Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 nan,
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'ABC Studios',
 'ABC Studios',
 'Dark Horse Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Icon Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 nan,
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Team Epic TV',
 'Microsoft',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Wildstorm',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Dark Horse Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Shueisha',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'SyFy',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Team Epic TV',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'Image Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'HarperCollins',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'SyFy',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Icon Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Image Comics',
 'Image Comics',
 'HarperCollins',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Image Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Image Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'ABC Studios',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'NBC - Heroes',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 nan,
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'HarperCollins',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NBC - Heroes',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Team Epic TV',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'NONE',
 'Image Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'NONE',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'Marvel Comics',
 'DC Comics',
 'DC Comics']

In [250]:

hero_id['Publisher'][2]

Out[250]:

'DC Comics'

In [251]:

len(id_card)

Out[251]:

In [252]:

len(abengers)

Out[252]:

In [253]:

abengers['Publisher'] = id_card

In [254]:

# 위의 복잡한 과정을 거쳐 깔끔하게 publisher가 출력된 것을 확인할 수 있다.
abengers

Out[254]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total	Publisher
0	3-D Man	good	50	31	43	32	25	52	233	NONE
1	A-Bomb	good	38	100	17	80	17	64	316	Marvel Comics
2	Abe Sapien	good	88	14	35	42	35	85	299	Dark Horse Comics
3	Abin Sur	good	50	90	53	64	84	65	406	DC Comics
4	Abomination	bad	63	80	53	90	55	95	436	Marvel Comics
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
606	Yellowjacket	good	88	10	12	28	12	14	164	Marvel Comics
607	Yellowjacket II	good	50	10	35	28	31	28	182	Marvel Comics
608	Ymir	good	50	100	27	100	83	28	388	Marvel Comics
609	Zatanna	good	75	10	23	28	100	56	292	DC Comics
610	Zoom	bad	50	10	100	28	72	28	288	DC Comics

611 rows × 10 columns

In [258]:

# Publisher가 검색되지 않았거나 Marvel Comics, DC Comics가 아닌 값은 모두 삭제한다.

abengers_MD = abengers[(abengers['Publisher'] == 'Marvel Comics') | (abengers['Publisher'] == 'DC Comics')]
abengers_MD

Out[258]:

	Name	Alignment	Intelligence	Strength	Speed	Durability	Power	Combat	Total	Publisher
1	A-Bomb	good	38	100	17	80	17	64	316	Marvel Comics
3	Abin Sur	good	50	90	53	64	84	65	406	DC Comics
4	Abomination	bad	63	80	53	90	55	95	436	Marvel Comics
5	Abraxas	bad	88	100	83	99	100	56	526	Marvel Comics
7	Adam Strange	good	1	1	1	1	0	1	5	DC Comics
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
606	Yellowjacket	good	88	10	12	28	12	14	164	Marvel Comics
607	Yellowjacket II	good	50	10	35	28	31	28	182	Marvel Comics
608	Ymir	good	50	100	27	100	83	28	388	Marvel Comics
609	Zatanna	good	75	10	23	28	100	56	292	DC Comics
610	Zoom	bad	50	10	100	28	72	28	288	DC Comics

504 rows × 10 columns

In [275]:

# publisher를 기준으로 groupby 실시
abengers_group = abengers_MD[['Total','Publisher']].groupby(['Publisher']).mean()
abengers_group

Out[275]:

	Total
Publisher
DC Comics	254.848485
Marvel Comics	244.395280

In [296]:

chart1 = sns.barplot(x = abengers_group['Total'].keys(), y = abengers_group['Total'])
chart1.set_title("DC vs Marvel", size = 20)
plt.show()

DC Comics = 254.848485, Marvel Comics = 244.395280 으로, DC 캐릭터의 능력치 합 평균이 근소하게 높은 것을 확인할 수 있다.

좋은 캐릭터와 나쁜 캐릭터가 격돌한다고 한다. 격돌하는 경우 능력치의 합의 평균이 큰 팀이 이긴다고 한다. 단 불의를 못참는 중립 캐릭터들은 good과 bad 중 열세인 팀에 가담한다. 이러한 상황일 때 결과적으로 어떤 캐릭터 진영이 승리할 것인가?

In [292]:

abengers_ali = abengers[['Alignment', 'Total']].groupby(['Alignment']).mean()
abengers_ali

Out[292]:

	Total
Alignment
bad	247.212121
good	214.990741
neutral	355.363636

In [295]:

chart2 = sns.barplot(x = abengers_ali['Total'].keys(), y = abengers_ali['Total'])
chart2.set_title('Alignment Stat Total', size = 20)
plt.show()

good의 능력치 합 평균은 214.990741이고, bad는 247.212121로 good의 능력치 합 평균이 근소하게 낮아서 neutral이 good에 가담할 것이다.
따라서 good진영의 능력치는 214.990741+355.363636 = 570.354377이며, bad진영의 능력치는 247.212121로 good 진영이 승리할 것이다.

'전문지식 함양 > TIL' 카테고리의 다른 글

[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] numpy 복습 2 (0)	2022.01.18
[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] numpy 복습 (0)	2022.01.17
[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA Project1 (0)	2022.01.14
[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA example (0)	2022.01.13
[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] FLASK 실습 (0)	2022.01.13

현재글[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA Project2

샤프펜슬이 끄적이는 생각공간

안녕하세요, 샤프펜슬s입니다. 포스팅된 글에 대한 비판 및 충고, 질문 혹은 기타 하실 말씀이 있으시다면 "ysjin0715@naver.com"으로 연락주시면 감사하겠습니다. 이메일 확인이 늦다보니 답신이 늦을 수도 있는 점 양해부탁드립니다.

우크라이나, 경영전략, 대학수업, 감상평, 트렌드, 미래전략, 수학 보고서, 마케팅전략, 시사교양, 게임, 아이다호 대학, 캐나다, University of Idaho, 인사전략, 텍스트데이터분석, Til, 신문스크랩, 수학보고서, 조직과환경, 러시아,

Today :
Yesterday :

샤프펜슬이 끄적이는 생각공간

[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA Project2

Core Mission¶

Extra Mission¶

'전문지식 함양 > TIL' 카테고리의 다른 글

'전문지식 함양/TIL'의 다른글

티스토리툴바

« 2025/02 »
일	월	화	수	목	금	토
						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

[프로그래머스 겨울방학 인공지능 과정] EDA Project2

Core Mission¶

Extra Mission¶

'전문지식 함양 > TIL' 카테고리의 다른 글

'전문지식 함양/TIL'의 다른글

관련글

티스토리툴바