7주차 월요일 TIL. 분석에 사용할 Pandas 주요 기능 알아보기

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분석에 사용할 Pandas 주요 기능

 

파일 불러오기

to_csv("파일명", index=False) : csv 파일로 저장하기 read_csv("파일명") : csv 파일 불러오기

 

Pandas를 통한 파일 저장과 불러오기

shape를 통한 행과 열의 수 보기 head, tail, sample 을 통한 일부 데이터 가져오기

 

DataFrame의 info(), describe()를 통한 요약과 기술통계 값 구하기

info() describe() nunique() index columns values

 

Pandas의 DataFrame과 Series의 이해

Series : 1차원 벡터구조 DataFrame : 2차원 행렬구조

 

색인하기

[컬럼] .loc[행] .loc[행, 열] .loc[조건식, 열]

 

DataFrame의 데이터 타입 이해하기

날짜 데이터의 변환

 

DataFrame 다루기

열(column) 인덱싱 행(index) 인덱싱 행, 열 인덱싱 정렬하기 : sort_values 사용하기 조건식 사용하기

 

빈도수 구하기

한 개의 변수 : series.value_counts() 두 개의 변수 : pd.crosstab()

 

groupby와 pivot_table

다양한 연산식의 사용

 

결측치

.isnull() : 결측치 보기 .fillna() : 괄호 안의 문자로 결측치 채워주기

 

그 외

.astype() : 괄호 안의 타입으로 문자열의 타입을 변경해줌. .cumsum() : 누적합계 .numeric : 데이터 형식을 숫자로 바꿔줌

 

.plot() : 그래프 시각화

kind='bar'  :  막대 그래프 유형 figsize=(가로,세로)  :  그래프 크기 title='타이틀'  :  그래프 제목 c='색상'  :  그래프 색상 subplots=True  :  서브그래프. 컬럼별 그래프 생성이 됨. secondary_y  : 2축 그래프 plt.axhline()  :  그래프의 일정 수치를 알려주는 보조선