[4주차] 서울시 CCTV 현황 (2)

[DataFrame]

• 데이터 프레임은 시리즈 데이터 타입들이 모여서 이룬다.
• pd.Series()
  • index, value
• pd.DataFrame()
  • index, value, column

-> 날짜 데이터는 앞서 dates = pd.date_range('20210101', periods=6) 을 통해서 구했다.

[데이터 프레임 정보탐색]

• df.head( ) : 앞의 5개 데이터
• df.tail( ) : 뒤의 5개 데이터
• df.index( ): index 데이터
• df.columns: 컬럼 데이터, 데이터 타입
• df.values: 데이터 내용

• df.info ( ) : 데이터 프레임의 기본 정보 확인
• df.describe ( ) : 데이터 프레임의 기술통계 정보 확인

[데이터 정렬]

• sort_values( )
• 특정 컬럼(열)을 기준으로 데이터를 정렬한다.

• df
• df.sort_values(by='B', ascending=False, inplace=True
  • B컬럼을 기준으로 내림차순해라
  • ascending = True는 오름차순, False는 내림차순
  • inplace=True를 해줘야 다음 셀에서도 정렬이 적용된다.
    

[데이터 선택]

• 한개 컬럼 선택: df['A']
• df.A 도 가능
  • 단, 알파벳만 가능하다.
• 두 개 이상 컬럼 선택: df[['A', 'B']]
  • 단, 리스트 안에 담아서 실행해야 한다.
    

[offset index]

• [n:m]은 n부터 m-1까지 선택
• 인덱스나 컬럼의 이름으로 slice하는 경우는 끝을 포함한다.

• df 먼저 실행
  

• loc: location
• index 이름으로 특정 행, 열을 선택한다.

  

• iloc: inter location
  • 컴퓨터가 인식하는 인덱스 값으로 선택

• condition (조건)

• df['A'] > 0
  • A 컬럼에서 0보다 큰 숫자(양수)만 선택
    

[컬럼 추가]

• 기존 컬럼이 없으면 추가를 하고, 기존 컬럼이 있으면 수정이 된다.

• isin( ) : 특정 요소가 있는지 확인한다.

[특정 컬럼 제거]

• del
• drop

• del
  • del df ['E']
• drop
  

[apply]

• appl( ) 안에 문자열로 기능을 넣어 실행
  

• numpy 기능도 이용 가능
  

• 직접 만든 함수도 apply 안에 적용 가능
  

[CCTV 데이터와 인구현황 데이터]

• CCTV 데이터

• 기존 컬럼이 없으면 추가, 있으면 수정

CCTV_Seoul['최근증가율'] = (CCTV_Seoul['2015년'] + CCTV_Seoul['2014년'] / CCTV_Seoul['2013년도 이전'])
CCTV_Seoul.sort_values(by='최근증가율', ascending=False).head()

• 인구현황 데이터