정량적 데이터 분석

• 숫자로 표현되는 수치 데이터를 이용하여 분석
• 주로 평균, 중앙값, 최빈값을 통해 어느 값을 중심으로 뭉쳐있는지 확인
• 분산, 표준편차, 분위수, q1(25%), q3(75%)를 통해 어떤 형태로 퍼져있는지 확인

describe()

• 전반적인 주요 통계 확인
• Numeric: count, mean, std, 25%, 50%, 75%..
• Object(String): unique, top, freq

count()

• column 당 데이터 개수

mean()

• column 당 데이터 평균

# adult male인 나이 평균
condition = (df['adult_male'] == True)
df.loc[condition, 'age'].mean()

median()

• 중앙값
• 이상치가 존재하는 경우 mean보다 median을 선호
• 짝수라면 데이터의 평균 값 출력

var()

• 분산
• 데이터의 값들이 평균으로부터 얼마나 흩뿌려져 있는 지

std()

• 표준 편차

agg()

• 복수의 통계 함수 적용

quantitle()

• 분할 지점

# 10%의 값
df['age'].quantitle(0.1)

mode()

• 가장 많이 출현한 데이터

corr()

• 상관관계
• [-1,1] 사이
• -1에 가까울 수록 반비례, 1에 가까울 수록 정비례