<jupyter_start><jupyter_text>Session : 분석기간(18.04~18.09)내 상품구매한 방문자의 세션에 관한 정보- 비회원 / 수집과정에서 누락된 정보 등은 제외되었다고 함.     - CLNT_ID : 방문자의 쿠키하나에 부여된 고유 ID (브라우저, 기기가 다르면 ID도 다름)    - SESS_ID : 세션 ID, 하나의 CLNT_ID에 여러 세션 ID 발급가능    - SESS_SEQ : 세션 일련번호, 해당 SESS_ID가 CLNT_ID의 몇번째 세션인지    - SESS_DT : 세션일자 (YYYYMMDD 형식)    - TOT_PAG_VIEW_CT : 총 페이지조회건수, 세션내 총 페이지 뷰 수, 해당 페이지에 몇번 들어왔냐    - TOT_SESS_HR_V : 총 세션 시간값(단위: 초), 세션 내 총 시간, 해당 페이지에 머무른 시간..?    - DVC_CTG_NM : 기기유형, desktop=1 / mobile=2 / tablet=3    - ZON_NM : 지역 대분류(세션기준), 광역단위    - CITY_NM : 지역 중분류(세션기준), 도시단위<jupyter_code>sess = pd.read_csv("../../data/05_Session.csv")
sess.tail()
for i in sess.columns[2:]:
    print("column : {}, unique count : {}, data-type : {}".format(i, sess[i].nunique(), sess[i].dtype))
    print(sess[i].unique())
    print()
sess[sess.CLNT_ID==3573758]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>궁금증- 세션ID의 순서를 알 수 있다면, SESS_SEQ=37일때 1~37까지 나와야하는거 아닌가? 중간에 없는건 뭐지? $\rightarrow$ 상품구매한 세션만 기록된 것임(해결)- 연령대별로 어떤 기기에서 접속했는지 custom과 조인해보면 알 수 있지 않을까?, 지역도 마찬가지!- SESS_DT를 가지고 구매주기를 계산해볼 수 있지 않을까?- 위 테이블에서 약 1시간(3,711초)동안 총 26개의 페이지를 보고 구매에 이르렀다는 말인가? - SESS_SEQ가 의미가 있을까? 필요할까?<jupyter_code># TOT_PAG_VIEW_CT, TOT_SESS_HR_V 분포를 보자
# TOT_PAG_VIEW_CT 내에 NaN값 처리 어떻게 할 것 인가?
# TOT_SESS_HR_V의 type 형변환 object --> float(NaN 때문에)
sess['TOT_SESS_HR_V'] = sess['TOT_SESS_HR_V'].map(lambda x: float(''.join(x.split(','))) if ',' in str(x) else float(x))
pd.options.display.float_format = '{:.2f}'.format
sess[['TOT_PAG_VIEW_CT', 'TOT_SESS_HR_V']].describe()
# NaN 처리<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14722753346080306, 'fraction_numerical': 0.021669853409815167, 'mean_word_length': 4.032051282051282, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 10, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '501390', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1050, 'n_tokens_neox': 1297, 'n_words': 184, 'path': 'code/EDA/1.EDA_Session.ipynb', 'repo_name': 'Junhojuno/L.Point-BigData-Competition', 'size': '1569'}