DataFrame 이해하기
Coddy의 Pandas 데이터 분석 코스 레슨 — 19개 중 4번째.
DataFrame은 Pandas 라이브러리의 핵심입니다. DataFrame은 정수, 부동 소수점, 객체 등 다양한 유형의 열을 가질 수 있는 2차원 레이블 데이터 구조입니다.
본질적으로 DataFrame은 데이터 테이블과 같습니다. 스프레드시트나 SQL 테이블로 생각할 수 있습니다. 행은 개별 입력 인스턴스(관측치)에 해당하며, 열은 데이터의 특성(features)을 나타냅니다. DataFrame을 사용하여 데이터를 조작, 분석, 그룹화 및 전처리할 수 있습니다.
새로운 DataFrame으로 작업할 때는 열이 무엇인지, 데이터 타입은 무엇인지, 행은 몇 개인지, 어떤 종류의 데이터를 저장하는지 등을 이해해야 합니다. 다음은 데이터에 대한 빠른 통찰력을 제공하는 몇 가지 함수입니다:
- head(n): 처음
n개의 행을 보여줍니다 - head(): 처음 5개의 행을 보여줍니다
- describe(): 평균, 최대값, 최소값 등과 같은 기술 통계량을 제공합니다.
- info(): 모든 특성(열)에 대한 요약을 제공합니다.
shape:DataFrame의 형태(행과 열의 개수)입니다. 이것은 속성(property)이며 메서드(method)가 아닙니다.- tail(n): 마지막
n개의 행을 보여줍니다 - tail(): 마지막 5개의 행을 보여줍니다
챌린지
쉬움이 챌린지에서는 brands.csv라는 CSV 파일이 주어집니다.
무엇을 하기 전에, .read_csv()를 사용하여 파일을 데이터프레임으로 변환하세요.
다음 값 중 하나를 가질 수 있는 문자열을 인자로 받는 information이라는 함수를 만드세요:
- "head"
- "describe"
- "info"
- "shape"
- "tail"
이 함수는 데이터프레임의 해당 출력을 출력합니다.
직접 해보기
import pandas as pd
def information(action):
df = pd.read_csv("brands.csv")
# 여기에 코드를 작성하세요