[DATA한입] 파이썬을 활용한 경영데이터 분석(5)

[DATA한입] 파이썬을 활용한 경영데이터 분석(5)

(출처 :campus.hunet.co.kr/)

6.기술통계계산과 요약

 

1.기술통계계산

1) describe : 컬럼의 기본적인 특징을 나타내는 요약정보

2) include='all' : 모든 유형의 컬럼에 대한 기초 통계정보 확인 가능 

  * NA값(값이 비거나 없는 수)을 갖는 행이 있다면, count(행의 수)에서 제외하여 통계됨

3)regyear, regmon : 연도와 달은 실질적으로 범주형에 가까움

   pd.Categorical() : regyear를 범주형 변수로 변경

4) 딕셔너리 변수 만들기

  *pd.DataFrame() : 딕셔너리를 데이터 프레임으로 변경

5)NaN 값을 가진 행을 제거하거나 임의의 값으로 변경하기

  *Customer.type.isnull() : NaN 여부 확인 가능

   dropna() : NaN이 아닌  행으로 부분 집합 생성하는 함수

   axis=1 : axis의 방향이 행이 아닌 '컬럼'임을 알려줌 ....NaN만 있는 '컬럼' 제거 가능

   fillna() :  NaN을 다른 값으로 대체 가능

 

2. 부분집합만들기 (슬라이싱 Slicing)

1) 특정 컬럼만 선택하는 방안

   (1) Age = customer['age']
   (2) customer_subset = customer[['regcust','age','type']]

 

2) 인덱스의 순서를 이용해 특정 행과 열을 선택하는 방안

   *특정 행으로 부분집합을 생성 

   (1) customer_first = customer[0:100]

3) iloc 함수 : '행번호, 열번호' 형태로 행과 열 선택 가능

* customer.iloc[0:2,1:3]

4) 연속되지 않는 경우

5) 인덱스 값을 이용해 특정 행과 열을 선택하는 방안

   * iloc : 행의 번호 활용 , Loc : 행의 이름 활용

6) to_csv : 부분집합을 파일로 저장

3. 데이터 다듬기와 변형

1) 데이터 프레임에 새로운 열 추가 : 기존 데이터 프레임의 행 수와 동일한 길이의 변수인 경우

2) 기존 컬럼의 값으로 새로운 컬럼 생성

3) 데이터 프레임에서 행 및 컬럼 제거