요약 통계량

pandas를 이용한 데이터 다루기

Maggie Matsui

Senior Content Developer at DataCamp

수치 데이터 요약

dogs["height_cm"].mean()

49.714285714285715

.median(), .mode()

날짜 요약하기

가장 나이 많은 개:

dogs["date_of_birth"].min()

'2011-12-11'

가장 나이 어린 개:

dogs["date_of_birth"].max()

'2018-02-27'

.agg() 메서드

def pct30(column):
    return column.quantile(0.3)

dogs["weight_kg"].agg(pct30)

22.599999999999998

다수의 열 요약하기

dogs[["weight_kg", "height_cm"]].agg(pct30)

weight_kg    22.6
height_cm    45.4
dtype: float64

다수의 요약 통계량

def pct40(column):
    return column.quantile(0.4)

dogs["weight_kg"].agg([pct30, pct40])

pct30    22.6
pct40    24.0
Name: weight_kg, dtype: float64

누적합

dogs["weight_kg"]

0    24
1    24
2    24
3    17
4    29
5    2
6    74
Name: weight_kg, dtype: int64

dogs["weight_kg"].cumsum()

0     24

1     48

2     72

3     89
4    118
5    120
6    194
Name: weight_kg, dtype: int64

누적 통계량

.cummax()

Walmart

sales.head()
``` ```out store type  dept       date  weekly_sales  is_holiday  temp_c  fuel_price  unemp 0     1    A     1 2010-02-05      24924.50       False    5.73       0.679  8.106

1     1    A     2 2010-02-05      50605.27       False    5.73       0.679  8.106
2     1    A     3 2010-02-05      13740.12       False    5.73       0.679  8.106
3     1    A     4 2010-02-05      39954.04       False    5.73       0.679  8.106
4     1    A     5 2010-02-05      32229.38       False    5.73       0.679  8.106

연습해봅시다!

pandas를 이용한 데이터 다루기