판다스 실제 데이터 활용

데이터 불러오기

csv 불러오기 : read_csv()

import pandas as pd

df = pd.read_csv('고객데이터셋2.csv')
df

 

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데이터 파악하기

데이터 크기 확인

df.shape

 

데이터 컬럼 명 확인

df.columns

 

데이터 인덱스 확인

df.index

 

데이터 정보 확인

df.info()

 

데이터 통계 확인

df.describe()

 

데이터 일부 확인하기

df.head()
// df.tail()

 

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데이터 조작하기

고객명, 성별, 나이만 10개의 데이터 출력

df[['고객명', '성별', '나이']].head(10)

 

고객명 순 정렬

df.sort_values('고객명')[['고객명', '성별', '나이']].head(10)

 

고객명, 나이 순 정렬

df.sort_values(['고객명', '나이'], ascending = [True, False])[['고객명', '직업', '나이']].head(10)

 

키가 180 이상이고, 몸무게가 80 이상인 고객

df[(df['키'] >= 180) & (df['몸무게'] >= 80)]

 

고객명에 '김'이라는 문자가 들어가는 고객

df[df['고객명'].str.contains('김')].tail()

 

연령대 열 생성

df['연령대'] = df['나이'] // 10 * 10
df.head(3)

 

연령대 별 고객 수

df.groupby(by = ['연령대']).size()

 

연령 대 별 성별 별 고객 수

df.groupby(by = ['연령대', '성별']).size()

 

연령대 별 주사용OTT 별 고객 수

df.groupby(by = ['연령대', '주사용OTT']).size()