[27일차] Series-미션(과제!!)

과제를 내주셨다...!
각 제목들은 문제이며 내 스스로 풀어보았다.

pandas 참조

import pandas as pd

데이터 읽어오기-1

1. TopRichestInWorld.csv 파일 읽어오기

data = pd.read_csv('TopRichestInWorld.csv')
data

데이터 읽어오기-2

1. TopRichestInWorld.csv 파일 읽어오기
2. Industry 열만 사용 / usecols=["Industry"] 사용
3. 시리즈화 / .squeeze() 사용

data_industry = pd.read_csv('TopRichestInWorld.csv',usecols=["Industry"]).squeeze()
data_industry

데이터 읽어오기-3

1. TopRichestInWorld.csv 파일 읽어오기
2. col은 Age열 정보를 사용
3. index는 Name열 정보를 사용
4. 데이터를 시리즈화

내가 푼거)

data_age = pd.read_csv('TopRichestInWorld.csv',usecols=["Age"]).squeeze()
data_name = pd.read_csv('TopRichestInWorld.csv',usecols=["Name"]).squeeze()
data_age_name = pd.Series(data_age, index = data_name)

data_age_name

이렇게 풀면 Age가 없어지고 다 결측값으로 나온다 ㅠㅠ

정답!)

data_age_name = pd.read_csv(
										'TopRichestInWorld.csv',
										usecols=["Age", "Name"],
										index_col="Name").squeeze()
data_age_name

index_col 인자는 처음보는데…

강의를 보니 혼자서 알아보는법을 배우는 부분이라고 한다 ㅎㅎ

index_col : index 부분을 지정하는 인자.

평균 나이가 어떻게 되나요?

1. 평균 나이가 어떻게 되나요?
   1. 소수점 1자리 까지 반올림

data_age_name.mean().round(1)

누가 가장 어리나요?

1. 코드로 그 사람 이름이 나오도록 해봅시다.
2. 정렬을 사용하지말고 바로 지원하는 메소드를 생각!
3. 힌트 : 현재 index에는 이름이 저장되어 있습니다. 때문에 나이가 어린 사람의 인덱스를 찾는다면 이름이 나오는거겠죠?

data_age_name.idxmin()

누가 가장 나이가 많나요?

1. 코드로 그 사람 이름이 나오도록 해봅시다.

data_age_name.idxmax()

어린 순으로 정렬해봅시다.

data_age_name.sort_values()

나이 분포가 어떻게 되나요?-1

1. 5개로 구분하며 몇 명인지를 파악합니다.
2. 비중이 높은 순으로 내림차순 합니다.

data_age_name.value_counts(bins=5).sort_values(ascending=False)

나이 분포가 어떻게 되나요? -2

1. 5개로 구분하며
2. 퍼센트 비중으로 어떠한지 파악합니다.
3. 비중이 높은 순으로 내림차순 합니다.

data_age_name.value_counts(bins=5, normalize = True).sort_values(ascending=False)

나이가 어린 순으로 새로운 csv를 저장합시다.

a.파일 이름은 TopYoungestAndRichilnWorld.csv

TopYoung = data_age_name.copy() #data_age_name를 copy()해줌.

TopYoung.sort_values(inplace = True)
TopYoung.to_csv('TopYoungestAndRichilnWorld.csv')

제대로 저장되었는지 데이터 확인해봅시다.