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[빅분기 실기] 하루에 끝내는 작업형 1유형 - 기본 속성 본문

자격증/빅데이터분석기사

[빅분기 실기] 하루에 끝내는 작업형 1유형 - 기본 속성

슈빔멘 2021. 11. 28. 20:59

걍 기본적인 것들

 

Data Set 코로나 백신

https://www.kaggle.com/moonssong/1-covid-vaccination

 

작업형1 예상문제 - covid vaccination

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from COVID vaccination vs. mortality

www.kaggle.com

1. 데이터 셋 보기

데이터는 대충 이렇게 생겼다

문자/숫자 데이터가 골고루 있다

1열의 경우 의미없는 열이므로 drop 해줘야겠다

날짜도 있네...

시계열 분석도 나오면 난 뒤졋다 1도할줄모르는대,,,

 

 

최대/최소값

df = pd.read_csv('data/corona.csv')

df['ratio'].min() # ratio 최소값
df['ratio'].max() # ratio 최대값

그룹화

# 각 국가별로 ratio 열의 최소/최대값 출력
df[['ratio']].groupby(df['country']).min()
df[['ratio']].groupby(df['country']).max()

정렬(내림차순/오름차순)

# 내림차순
df = df.sort_values(by = 'ratio', ascending = False)
# 오름차순
df = df.sort_values(by = 'ratio', ascending = True)

평균, 표준편차, 표준화

mean = df.ratio.mean()
std = df.ratio.std()
scale = (df.ratio-mean)/std

-----------------------------
mean = df['ratio'].mean()
# 이런 식으로 써도 똑같음 [['ratio']]던가??

올림/내림

컬럼 추가/삭제

df['새로운열이름'] = df['ratio'] + df['ratio'] 
# ratio 값을 두 번 더한 데이터 열을 추가함

df.drop

 

문자열 분할

a = 'hi bimo'

b = a.split(' ') 
# 스페이스를 기준으로 문자열 가르기 
# b = ['hi', 'bimo']