1. 데이터 파악하기

데이터 파악에는 기본적으로 다음의 여섯 가지 명령어를 사용한다.

함수	기능
head()	앞부분 출력
tail()	뒷부분 출력
shape	행, 열 개수 출력
info()	변수 속성 출력
describe()	요약 통계량 출력

예제를 위해 mpg(mile per gallon) 데이터를 사용한다. mpg는 미국 환경 보호국에서 공개한 데이터로, 1999~2008년 미국에 출시된 자동차 234종의 정보를 담고 있다.

import pandas as pd
mpg = pd.read_csv('./Doit_Python-main/Data/mpg.csv')

head(), tail()을 통해 데이터의 형태를 확인한다. 기본 5행을 출력하며, 괄호 안에 숫자를 넣으면 입력한 숫자만큼의 행을 출력한다.

mpg.head()
mpg.tail()

shape : 데이터 프래임의 행, 열 개수를 출력한다.

mpg.shape

• shape는 함수가 아니라 데이터 프레임이 갖고 있는 속성인 어트리뷰트이므로 명령어 뒤에 괄호를 입력하지 않는다

info() 를 통해 변수 속성을 파악한다.

(1) pandas.core.frame.Dataframe을 보면 mpg가 pandas로 만든 데이터 프레임이라는 것을 알 수 있다.

(2) 234행으로 되어 있고, 행 번호가 0부터 233까지라는 것을 알 수 있다.

(3) pmg가 변수 11개로 구성되어 있다는 것을 알 수 있다.

(4) 데이터 프레임에 들어있는 변수들의 속성이 표시된다. 각 행에 변수 순서(#) , 이름(Column), 변수에 들어있는 값의 개수(non-null), 속성(Dtype)을 보여 준다. 예를 들어, 2행의 displ은 234개의 값이 있고 실수(float64)이다.

describe()를 통해 요약 통계량을 구한다.

출력되는 통계량은 다음의 의미를 갖는다.

출력값	통계량	설명
count	빈도(frequency)	값의 개수
mean	평균(mean)	모든 값을 더해 값의 개수로 나눈 값
std	표준편차(standard deviation)	변수의 값들이 평균에서 떨어진 정도를 나타낸 값
min	최소값(minimum)	가장 작은 값
25%	1사분위수(1st quantile)	하위 25%(4분의 1)지점에 위치한 값
50%	중앙값(median)	하위 50%(중앙) 지점에 위치한 값
75%	3사분위수(3rd quantile)	하위 75%(4분의 3)지점에 위치한 값
max	최대값(maximum)	가장 큰 값

2. 변수명 바꾸기

변수명을 바꾸기 전, 먼저 copy()를 사용해 데이터 프레임의 복사본을 작성한다.

mpg_new = mpg.copy()

rename()을 통해 변수명을 수정할 수 있다. columns 파라미터를 추가한 다음, {'기존 변수명' : '새 변수명'}을 입력하면 된다.

mpg_new = mpg_new.rename(columns = {'cty' : 'city'})
mpg_new = mpg_new.rename(columns = {'hwy' : 'highway'})

변수명 cty가 city로, hwy가 highway로 변경된 것을 확인할 수 있다.