판다스란?

판다스(Pandas)를 파이썬에서 사용하는 데이터분석 라이브러리로, 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 데이터를 분석 및 조작하기 위한 소프트웨어 라이브러리이다.

이번 실습에서는 Jupyter Notebook을 이용하였다.

순서는 다음과 같이 하였다.

1. 데이터를 불러온다
2. 종속변수와 독립변수로 분리한다.

• 실습을 통해 배울 도구들

  • 파일 읽어오기: read_csv('/경로/파일명.csv')
  • 모양 확인하기: 데이터.shape
  • 칼럼 선택하기: 데이터[['칼럼명1', '칼럼명2', '칼럼명3']]
  • 칼럼 이름 출력하기: 데이터.columns
  • 맨 위 5개 관측치 출력하기: 데이터.head()

• 샘플 데이터

  • GitHub github link: https://github.com/blackdew/tensorflow1/tree/master/csv
  • 레모네이드: https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv
  • 보스톤: https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv
  • 아이리스: https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv

import pandas as pd

# 파일로부터 데이터 읽어오기
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv'
레모네이드 = pd.read_csv(파일경로)

파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv'
보스턴 = pd.read_csv(파일경로)

파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)

# 데이터의 모양확인
print(레모네이드.shape)
print(보스턴.shape)
print(아이리스.shape)

실행결과

(6, 2)
(506, 14)
(150, 5)

데이터 칼럼이름 확인

print(레모네이드.columns)
print(보스턴.columns)
print(아이리스.columns)

실행결과

Index(['온도', '판매량'], dtype='object')
Index(['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
       'ptratio', 'b', 'lstat', 'medv'],
      dtype='object')
Index(['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭', '품종'], dtype='object')

독립변수와 종속변수 분리

독립 = 레모네이드[['온도']]
종속 = 레모네이드[['판매량']]
print(독립.shape, 종속.shape)

독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 
            'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
            'ptratio', 'b', 'lstat']]
종속 = 보스턴[['medv']]
print(독립.shape, 종속.shape)

독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종']]
print(독립.shape, 종속.shape)

실행결과

(6, 1) (6, 1)
(506, 13) (506, 1)
(150, 4) (150, 1)

각각의 데이터 확인해보기

레모네이드.head()
보스턴.head()
아이리스.head()

실행결과

전체코드

import pandas as pd

# 파일로부터 데이터 읽어오기
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv'
레모네이드 = pd.read_csv(파일경로)

파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv'
보스턴 = pd.read_csv(파일경로)

파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)

# 데이터의 모양확인
print(레모네이드.shape)
print(보스턴.shape)
print(아이리스.shape)

# 데이터 칼럼이름 확인
print(레모네이드.columns)
print(보스턴.columns)
print(아이리스.columns)

# 독립변수와 종속변수 분리
독립 = 레모네이드[['온도']]
종속 = 레모네이드[['판매량']]
print(독립.shape, 종속.shape)

독립 = 보스턴[['crim', 'zn', 'indus', 'chas', 'nox', 
            'rm', 'age', 'dis', 'rad', 'tax',
            'ptratio', 'b', 'lstat']]
종속 = 보스턴[['medv']]
print(독립.shape, 종속.shape)

독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종']]
print(독립.shape, 종속.shape)

# 각각의 데이터 확인해보기
레모네이드.head()
보스턴.head()
아이리스.head()