데이터 살펴보기
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 34번째.
새 데이터셋은 출력하기에 너무 깁니다. 몇 가지 간단한 확인만으로 크기와 열, 값을 알 수 있습니다.
songs = pd.read_csv("songs.csv")
print(songs.head(3)) # 처음 3개 행; head()만 사용하면 5개 행이 나옴
print(songs.shape) # (행, 열)
for name in songs.columns:
print(name)다음이 출력됩니다:
song seconds plays
0 Blue Hour 210 5169
1 Paper Moon 176 6689
2 Tide 272 2739
(24, 3)
song
seconds
plays.describe()는 모든 숫자 열을 요약하고 텍스트 열인 song은 제외합니다. print(songs.describe())를 실행하면 다음이 출력됩니다.
seconds plays
count 24.000000 24.000000
mean 212.708333 5116.333333
std 42.367419 2189.610898
min 151.000000 1289.000000
25% 175.250000 3626.250000
50% 213.000000 5051.000000
75% 232.250000 6711.500000
max 290.000000 8992.00000025%, 50% 및 75%는 정렬된 열에서 각각 4분의 1, 절반, 4분의 3 지점에 해당하는 값입니다.
요약도 표입니다. "plays" in songs.describe().columns은 True입니다. in은 이름이 있는지 묻기 때문입니다.
챌린지
중급모델은 숫자 열에서만 학습하므로, 택시 회사는 먼저 운행 기록을 확인합니다. 프로그램은 taxi_trips.csv를 trips에 불러오고 숫자 n을 읽습니다.
Trips:와 행의 개수를 출력합니다.- 각 열에 대해 순서대로 열 이름, 콜론, 그리고
.describe()로 요약되는 열이면numbers, 그렇지 않으면text를 출력합니다. - 처음
n개의 행을 출력합니다.
자전거 대여 기록이 30건인 표에서 n = 2인 경우:
Trips: 30
bike: text
km: numbers
station: text
bike km station
0 B-12 4.6 Pier
1 B-07 11.2 Central직접 해보기
import pandas as pd
trips = pd.read_csv("taxi_trips.csv")
n = int(input())
# 아래에 코드를 작성하세요
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