005. pandas 데이터 전처리하기

1. describe( )함수 

 

먼저 이 함수는 R에서 summary함수와 비슷한 역할을 합니다. 

 

결과 값은 아래와 값이 설명할 수 있습니다. 

• count : 데이터의 개수
• mean : 평균 값
• std : 표준편차
• min : 최솟값
• 25% : 4분위수(25%)
• 50% : 4분위수(50%)
• 75% : 4분위수(75%)
• max : 최댓값

df.describe()

 

실행을 위해 다음과 같은 명령어를 실행한 결과값은 아래와 같습니다. 

 

 

2. info( )함수 

 

다음 함수는 R에서 str함수와 비슷한 역할을 함수입니다. 

 

df_test.info()

 

이런 명령어를 실행하면 다음과 같은 결과를 출력합니다.

 

 

3. columns 

 

데이터에 어떤 컬럼이 있는지 살필 수 있습니다. 

 

df_test.columns

 

출력 값은 다음과 같습니다. 

 

 

※ columns 함수는 ['시작' : '끝'] 을 이용해 슬라이싱 하여 원하는 갯수의 컬럼 개수를 출력할 수 있습니다. 

 

예를들어 2번째에 위치한 컬럼 부터 5번째 위치한 컬럼을 출력하는 명령어를 작성하겠습니다. 

 

df_test.columns[1:6]

 

여기서 시작을 1로 적은 이유는 배열은 0부터 시작하기 때문이고 끝에 6을 작성한 이유는 인덱스가 1부터 6미만인 값을 출력하기 때문입니다. 출력은 다음과 같이 나옵니다.

 

 

4. unique( ) 함수

 

이것은 series에서는 특정 중복 값을 제거하는 역할을 하고 DF에서는 특정 컬럼에서 unique한 값을 추출하는 역할을 합니다.

 

df_test['특정컬럼'].unique()

 

저는 df_test에서 alcohol을 출력하기 위해 특정 컬럼에 alcohol을 넣겠습니다. 

 

출력은 다음과 같습니다.

 

 

5. Transformation함수

 

이것은 DF에서 행과 열을 바꿔주는 역할을 합니다.

 

명령어는 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

 

df_test.T

 

출력값은 다음과 같습니다.

 

 

6. 기타 함수

 

또한 데이터프레임의 인덱스 값을 확인하게 하는 index함수와 데이터프레임의 값들을 배열로 리턴해주는 values 함수가 있습니다. 

 

 

 

※ 이 자료는 다음 책을 참고하여 작성하였습니다. 

 

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https://ridibooks.com/v2/Detail?id=2773000022

 

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