따릉이 대여량 예측 AI 해커톤

읽기 어려운 부분이 없으셔서 다행입니다. 댓글 감사합니다. 

잘 읽어주셔서 감사합니다.

좋게 봐주셔서 감사합니다.

아마 이 함수 말씀하신 것 같습니다.
def barplots(variable):
    plot = train.groupby(variable)['number_of_rentals'].mean()
    sns.barplot(plot.index,plot.values)

1) train.groupby('year')은 train 데이터를 연도별로 묶어줍니다. 연도가 2018,2019,2020년이 있으니 3개의 묶음이 생기겠죠.
2) train.groupby('year')['number_of_rentals'].mean()은 그 묶음에서 number_of_rentals의 평균을 구하는 것 입니다.
다시말해 연도별로 number_of_rentals 변수의 평균값을 구할 수 있겠죠.
저 코드를 통해 나오는 데이터 프레임을 쉽게 설명하면 대략 아래와 같은 모양이 되겠네요. 
인덱스 / 값
2018 / 2018년 number_of_rentals 값 평균 
2019 / 2019년 number_of_rentals 값 평균 
2020 / 2020년 number_of_rentals 값 평균

3) sns.barplot(plot.index,plot.values)은 그래프로 출력하기 위한 부분입니다.
x값의 방금 구한 데이터 프레임의 인덱스, y값의 방금 구한 데이터 프레임의 값으로 이루워진 bar 그래프를 출력합니다.
4) 전체 코드는 함수로, 입력값 variable가 바뀔 때마다 입력값으로 데이터를 그룹핑한 평균을 바 그래프로 그려주는 함수입니다.

설명을 상세히 적어보려고 했는데 이해가 되셨으면 좋겠습니다.

공부에 도움이 되어서 기쁘네요. 감사합니다.

좋게 봐주셔서 감사합니다!

도움이 되셨다니 기쁘네요. 좋게 봐주셔서 감사합니다!

좋게 봐주셔서 감사합니다!

좋게 봐주셔서 정말 감사합니다!

쉽게 말해서 필요없는 변수를 제거했다고 보시면 되겠습니다.
date_time, month 변수는 날짜와 달 변수로 분석에 직접적인 영향을 끼치지 못한다 판단했고(day변수와 중첩)
wind_direction, Precipitation_Probability 변수는 본문에 상세히 설명했습니다.
감사합니다.