05. Pandas 기초 - 데이터 확인

본 포스팅은 유튜브 나도코딩님의 판다스 강의를 정리하여 만들었습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=PjhlUzp_cU0

1. Data 준비

import pandas as pd
df = pd.read_excel('score.xlsx', index_col = '지원번호')
df

• 출력 결과

  

2. Data 확인

• describe()
• 계산 가능한* 데이터에 대해 Column 별로 데이터의 갯수, 평균, 표준편차, 최소/최대값 등의 정보를 보여준다.

df.describe()

• 출력 결과

  

• info()
  Column명, Non-Null 데이터의 갯수, 데이터 타입등을 보여준다.

df.info()

• 출력 결과

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 8 entries, 1번 to 8번 Data columns (total 9 columns): # Column Non-Null Count Dtype
0 이름 8 non-null object  
1 학교 8 non-null object  
2 키 8 non-null int64  
3 국어 8 non-null int64  
4 영어 8 non-null int64  
5 수학 8 non-null int64  
6 과학 8 non-null int64  
7 사회 8 non-null int64  
8 SW특기 6 non-null object  
dtypes: int64(6), object(3)  
memory usage: 640.0+ bytes

• head()
  DataFrame의 상위 5개 데이터를 보여준다. default는 5개이고 파라미터 값에 원하는 정수를 넣으면 해당 정수 만큼의 데이터를 보여준다.

df.head()

• 출력 결과

  

• tail()
  DataFrame의 하위 5개 데이터를 보여준다. default는 5개이고 파라미터 값에 원하는 정수를 넣으면 해당 정수 만큼의 데이터를 보여준다.

df.tail()

• 출력 결과

  

• df.columns
  DataFrame의 Column을 보여준다.

df.columns

• 출력 결과

Index(['이름', '학교', '키', '국어', '영어', '수학', '과학', '사회', 'SW특기], dtype='object')

• df.shape
  DataFrame의 row, col의 갯수를 보여준다.

df.shape

• 출력 결과

(8, 9)

Series 확인

• df['x'].describe()
  DataFrame의 Column을 보여준다.

df['키'].describe()

• 출력 결과

count      8.000000
mean     188.000000
std        9.985704
min      168.000000
25%      186.250000
50%      188.000000
75%      191.750000
max      202.000000
Name: 키, dtype: float64

• min,max,mean,count등도 사용 할 수 있다.

print(df['키'].min())
print(df['키'].max())
print(df['키'].mean())
print(df['키'].count())

• 출력 결과

168  
202  
188.0  
6

• df['x'].nlargest()

df['키'].nlargest(3)

• 출력 결과

지원번호 6번 202 
1번 197 
8번 190 
Name: 키, dtype: int64

• df['x'].unique(), df['x'].nunique()

df['학교'].unique() # 중복을 제외한 데이터
df['학교'].nunique() # 중복을 제외한 값

• 출력 결과

array(['북산고', '능남고'], dtype=object)
2