파이썬 1일차

파이썬 변수선언

 

변수 = 값

 

출력

 

변수 or print(변수) or print(값)

 

 

라이브러리

 

넘파이

 

array

import numpy as np;

a = np.array([1,2,3,4,5]);

b = np.array(['대한민국', '포르투갈', '가나', '우루과이']);

c = np.array([1,2,'대한민국','포르투갈']);

print(a);

print(b);

print(c);

 

[1 2 3 4 5] ['대한민국' '포르투갈' '가나' '우루과이'] ['1' '2' '대한민국' '포르투갈']

 

판다스

 

Series

import pandas as pd;

s = pd.Series(['대한민국', '포르투갈', '가나', '우루과이'], index = ['가', '나', '다', '라'], name = "2022 카타르월드컵 H조");

print(s);

 

가 대한민국 나 포르투갈 다 가나 라 우루과이 Name: 2022 카타르월드컵 H조, dtype: object

 

Dictionary형

 

a1 = pd.DataFrame({"a" : [1,2,3], "b" : [4,5,6], "c" : [7,8,9]}, index = ['가', '나', '다'])

a1

 

 

 

List형

 

a2 = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]],['a','b','c'])

a2

 

 

 

데이터 불러오기

 

csv 파일 불러오기 read_csv

import pandas as pd;

import numpy as np;

flight = pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', encoding = "cp949");

flight

 

 

데이터 저장하기

 

csv 파일로 저장하기 to_csv

 

a2.to_csv('./result_a2.csv')

 

원하는 칼럼만 가지고 데이터프레임 만들기

 

flight2 = pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', index_col='stops', usecols=['stops', 'departure_time', 'arrival_time', 'destination_city']);

flight2

 

 

 

크로스탭

 

pd.crosstab(index=flight.source_city, columns=flight.arrival_time)

 

 

 

처음 n개 자료 가져오기

flight.head()

기본값 5개

 

마지막 n개 자료 가져오기

 

flight.tail()

기본값 5개

 

 

head와 tail 괄호 안에 숫자를 넣으면 해당 숫자만큼의 자료를 가져온다.

 

데이터프레임 행과 열 갯수 세기

 

flight.shape

 

(300153, 12)

 

 

컬럼 확인하기

 

flight.columns

 

Index(['Unnamed: 0', 'airline', 'flight', 'source_city', 'departure_time',
       'stops', 'arrival_time', 'destination_city', 'class', 'duration',
       'days_left', 'price'],
      dtype='object')

 

 

데이터 유형, 컬럼의 데이터 수 확인하기

 

flight.info()

 

 

 

컬럼별 요약 통계량

 

flight.describe()

 

 

 

컬럼의 데이터타입

 

flight.dtypes

 

 

 

 

지정된 컬럼의 값에 대한 발생 횟수

 

flight['source_city'].value_counts()