중요핵심 !

• 정렬

  df이름.sort_values('열이름', ascending = True / False)

• 고윳값

  df이름['열이름'].value_counts()

• 2개이상 평균값

  df이름[['열이름 1' , 열이름 2']].mean()

1. 경로 파일 불러오기

read_csv() 함수를 사용해 다음 경로의 파일을 불러와 'food'이름을 가진 데이터프레임을 만듭니다.

path = 'https://경로이름.csv'
food = pd.read_csv(path)

2. 고윳값과 갯수 확인

value_counts() 메서드로 고윳값과 그 개수를 확인하며, 결괏값은 시리즈 형태가 됩니다.

dropna 옵션을 생략하거나 dropna=True로 지정하면 NaN 값은 대상에서 제외합니다.

value_counts() 메서드를 사용해 lunch, dinner 두 열의 고윳값과 그 개수를 각각 확인합니다.

food['lunch'].value_counts()
food['dinner'].value_counts()

3. 정렬

3-1) 오름차순 정렬

dinner 열을 기준으로 오름차순 정렬해서 상위 10개 행만 조회하세요.

temp.sort_values('min_temp',ascending=True).head(10).reset_index(drop=True)

3-2) 내림차순 정렬

food.sort_values('food', ascending=False)

3-3) 예제: df 인덱스 초기화

dinner 열을 기준으로 내림차순 정렬해서 상위 10개를 dinner_top10 데이터프레임으로 선언하세요.

dinner_top10 데이터프레임 인덱스 초기화하세요.(단, 기존 인덱스 제거)

dinner_top10 데이터프레임을 확인하세요.

dinner_top10 = food.sort_values('dinner',ascending=False).head(10)

dinner_top10 = dinner.reset_index(drop=True)

dinner_top10

3-4) 예제 : 2개이상 정렬

lunch 열을 기준으로 오름차순, dinner 열 값이 같으면 price 열을 기준으로 내림차순으로 정렬해 menu 테이터프레임으로 선언하세요.

menu 데이터프레임 인덱스 초기화 하세요.(단, 기존 인덱스 제거)

menu 데이터프레임을 확인하세요.

menu = food.sort_values(['lunch','dinner'], ascending = [True, False])
menu = menu.reset_index(drop=True)
menu

4. 최빈값 확인

mode() 메서드를 사용해 lunch 열 최빈값 확인합니다.

tip['lunch'].mode()

5. 데이터프레임 만들기

# 리스트 만들기
stock = [[94500, 92100, 92200, 92300],
     	[96500, 93200, 95900, 94300],
     	[93400, 91900, 93400, 92100],
     	[94200, 92100, 94100, 92400],
     	[94500, 92500, 94300, 92600]]
dates = ['2024-04-17', '2024-04-24', '2024-07-03', 
		'2024-08-15', '2024-08-17']
names = ['김도영', '나성범', '최형우', '박찬호']

 # 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(stock, index=dates, columns=names)

#확인
df.head()

5-0) 행과 열 갯수

df이름.shape

5-1) 전체 열 기준 합

df.sum(axis=0)

5-2) 전체 행 기준 합

df.sum(axis=1)

5-3) 데이터프레임 확인

food.head()

5-4) 전체 열 기준 합

food.sum()

5-5) 열 합계 조회

food['lunch'].sum()

5-6) 열 최댓값 조회

food['lunch'].max()

5-7) 열 평균값 확인

food[['lunch','dinner']].mean()

5-8) 열 중앙값 확인

food[['lunch','dinner']].median()