데이터 살펴보기

데이터 내용 미리보기

• head(n)

  • 데이터프레임의 앞부분 n열 만큼을 출력한다.

  

  

• tail(n)

  • 데이터프레임의 뒷부분 n열 만큼을 출력한다.

  

데이터 요약 정보 확인하기

• df.shape

  • 데이터프레임의 행과 열의 개수를 튜플 형태로 보여준다.

• df.info()

  • 데이터프레임에 관한 기본 정보를 화면에 출력한다.
  • 클래스 유형, 행 인덱스의 구성, 열 이름의 종류와 개수, 각 열의 자료형과 개수, 메모리 할당량.

  

• df.dtypes

  • 각 열의 자료형 확인 (특정 열만 선택하여 적용 가능)

  

• df.describe()

  • 산술 데이터를 갖는 열에 대한 주요 기술 통계 정보를 요약하여 출력
  • 평균, 표준편차, 최대값, 최소값, 중간값 등

  

데이터 개수 확인

• df.count()

  • 데이터프레임의 각 열이 가지고 있는 데이터 개수를 시리즈 객체로 반환.

  

• df[’열 이름’].value_counts()

  • 시리즈 객체의 고유값 개수를 세는 데 사용. (시리즈의 메소드이므로 열 이름 지정.)
  • 고유값이 행 인덱스, 고유값의 개수가 데이터 값이 되는 시리즈 객체가 만들어짐.
  • dropna=True 옵션 설정 시 NaN 제외하고 계산. (기본값: False)

  

통계 함수 적용

평균값

• df.mean() , df[’열 이름’].mean()
  • 산술 데이터를 갖는 모든 열의 평균값을 각각 계산하여 시리즈 객체로 반환. (특정 열 지정 가능)

중간값

• df.median() , df[’열 이름’].median()
  • 산술 데이터를 갖는 모든 열의 중간값을 각각 계산하여 시리즈 객체로 반환. (특정 열 지정 가능)

최대값

• df.max() , df[’열 이름’].max()
  • 산술 데이터를 갖는 모든 열의 최대값을 각각 계산하여 시리즈 객체로 반환. (특정 열 지정 가능)

최소값

• df.min() , df[’열 이름’].min()
  • 산술 데이터를 갖는 모든 열의 최소값을 각각 계산하여 시리즈 객체로 반환. (특정 열 지정 가능)

표준편차

• df.std() , df[’열 이름’].std()
  • 산술 데이터를 갖는 모든 열의 표준편차를 각각 계산하여 시리즈 객체로 반환. (특정 열 지정 가능)

상관계수

• df.corr() , df[’열 이름의 리스트’].corr()
  • 산술 데이터를 가진 열로 짝을 지을 수 있는 모든 경우의 수를 찾아서 두 열 사이의 상관계수를 구한다. (열 리스트 지정 가능)

판다스 내장 그래프 도구 활용

• 선 그래프

  • df.plot() ← 기본값

  

• 막대 그래프

  • df.plot(kind=’bar’)

  

• 히스토그램

  • df.plot(kind=’hist’)