인공지능 스터디 1주차 - 2. 데이터 불러오기

2-1 Read CSV
문제: 방금 다운받은 데이터를 Data Frame으로 읽는 코드를 작성해주세요.
<내 코드>

df1 = pd.read_csv("penguins_size.csv") #파일 불러오기
df1

<실행 결과>엑셀 파일을 다운받아 불러오기에 성공했다.

참고사이트

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2-2 Data Frame Indexing 복습!
문제: 읽어온 Data Frame에서, species가 Gentoo인 데이터만 조회하고, index를 새로 재배치 하는 코드를 작성해주세요.
<내 코드>

df1=df1[df1["species"]=="Gentoo"] #species가 Gentoo인 데이터만 조회
df1=df1.reset_index(drop=True) #index 초기화
df1

<실행 결과>

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2-3 Groupby
문제: 2-1에서 읽어온 Data Frame에서, species별 평균값 데이터를 조회해보세요.
species별 평균값의 조회가 끝났다면, island별 평균, 최대, 최소, 중앙값 데이터도 조회해보세요!
<내 코드>

df1.groupby('species').mean() #species를 그룹으로 묶고 평균값 계산

df1.groupby('island').agg(['mean','max','min','median']) #island를 그룹으로 묶고, 평균, 최대, 최소, 중앙값 계산

<실행 결과>

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2-4 apply lambda
문제:들어온 input에 대해서 제곱된 값을 return 해주는 함수를 작성하세요.
그런 다음 2-1에서 읽어온 Data Frame에서, body_mass_g Column의 값을 제곱한 새로운 Column을 만들어보세요
<내 코드>

df1['new_column']=df1['body_mass_g']**2 #new_column은 body_mass_g를 제곱한 값이다.
df1

<실행 결과>
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2-5 drop nan values
문제:2-1에서 읽어온 Data Frame에서 칼럼 별로 값이 없는 데이터의 수를 구하는 코드를 작성해보세요.
그리고 그런 공백값들을 제거한 Data Frame을 출력하는 코드를 작성해주세요.
<내 코드>

df1 = pd.read_csv("penguins_size.csv") #df1 초기화
df1.isnull().sum() #공백(결측값)이 있는 칸 개수 구하기

df1 = pd.read_csv("penguins_size.csv") 
df1.isnull().sum() 
df1.dropna(axis=0) #결측값이 있는 행 삭제(axis=1은 열 삭제)

<실행 결과>

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2-6 remove column
문제:2-1에서 읽어온 Data Frame에서 island Column을 제거하는 코드를 작성해주세요.
<내 코드>

df1 = pd.read_csv("penguins_size.csv")
df1.drop('island', axis=1) #'island'열 삭제

<실행 결과>