1. 인덱스 컬럼 재지정
- index_col=n
2. 컬럼 생성, 컬럼/컬럼 연산하기
- [참고] 다중컬럼 연산
3. 필요한 컬럼 생성 및 값 입력
4. 필요없는 컬럼 제거
- del ( )
5. 데이터 값 리터칭
- 검거율이 100이 넘는 수치를 우선 NaN값으로 드러나도록 마스킹 처리
(전년도 발생 범죄가 차년도에 해결되는 등의 이유로 추측)
6. 컬럼이름 변경
- rename( )
7. 정규화하여 비교하기
8. 정규화된 범죄발생 건수 전체 평균 구하기
- [참고] pandas, numpy의 axis=0 axis=1
seaborn
9. seaborn 호출하기
10. 상관관계 확인하기(pair plot)
- kind = "reg"
11. 검거율 heatmap 그리기(함수활용)
12. 데이터 저장
- ㅁㅁㅁ.to_csv("파일 저장 경로")
