EDA 서울시CCTV분석 Ⅰ

🎯목표

• matplotlib, pandas 등 여러 기능을 한 번에 배우기에 적합한 주제이다.
• 잘 따라가자!

process

Pandas

• Pandas의 데이터형을 구성하는 기본은 Series이다.
  • index와 value로 이루어져 있다.
  • 한 가지 데이터 타입만 가질 수 있다.
• R만큼 강력한 데이터 핸들링 성능을 제공하는 모듈
• 아래와 같이 모듈 호출

import pandas as pd

엑셀/텍스트 파일 읽기

• 한글은 encoding 설정이 필수

# CSV 파일
CCTV_Seoul = pd.read_csv("../data/01. Seoul_CCTV.csv")
CCTV_Seoul.head()

# Excel 파일
pop_Seoul = pd.read_excel("../data/01. Seoul_Population.xls")
pop_Seoul.head()

pandas가 문서구조에서 통칭하는 명칭

여러가지 기능

• columns 조회/변경
  • inplace=True 옵션: 변경 내용을 저장한다.

CCTV_Seoul.columns
CCTV_Seoul.rename(columns={CCTV_Seoul.columns[0]: "구별"}, inplace=True)

• 날짜(시간)를 이용

dates = pd.date_range("20210101", periods=6)

• DataFrame의 기본 정보 확인
  • 각 컬럼의 크기 및 데이터 형태 확인 가능

df.info()

• 데이터 정렬
  • sort_values()
  • 특정 컬럼(열)을 기준으로 데이터를 정렬
• 기술통계 정보 확인
  • df.describe()
• indexing
  • loc : location
    • index 이름으로 특정 행, 열을 선택

    			df.loc["20210102", ["A", "B"]]

• iloc : inter location
  • 컴퓨터가 인식하는 인덱스 값으로 선택

    df.iloc[3:5, 0:2]

• condition 설정 가능
• 컬럼 추가
  • 기존 컬럼이 없으면 추가
  • 기존 컬럼이 있으면 수정
• isin() <-> notin()
  • 특정 요소가 있는지 확인
  • 특정 요소가 없는지 확인
• 특정 컬럼 제거
  • del

    del df["E"]

  • drop

    df.drop(["D"], axis=1)

Pandas에서 데이터 프레임을 병합하는 방법

• pd.concat()
• pd.merge()
  • 두 데이터 프레임에서 컬럼이나 인덱스를 기준으로 잡고 병합하는 방법
  • 기준이 되는 컬럼이나 인덱스가 키값
  • 기준이 되는 키값은 두 데이터 프레임에 모두 포함되야 한다.

  #how, on option
  pd.merge(left, right, how="right", on="key")

• pd.join()

Numpy를 이용한 1차 직선 만들기

• np.polyfit(): 직선을 구성하기 위한 계수를 계산
• np.poly1d(): polyfit 으로 찾은 계수로 파이썬에서 사용할 수 있는 함수로 만들어주는 기능
  
  

이번 프로젝트 최종 결과물