🚢 Python : CSV 파일 분석 및 데이터 정렬 (Titanic Data)

Pandas 라이브러리 없이 순수 파이썬 문법만으로 CSV 파일을 읽고, 데이터를 분석하여 정렬하는 방법을 정리합니다.

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1. CSV와 TSV의 차이

• CSV (Comma Separated Value): 데이터를 콤마(,)로 구분하는 포맷.
• TSV (Tab Separated Value): 데이터를 탭(\t)으로 구분하는 포맷.

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2. 타이타닉 데이터 분석: 객실 등급별 생존율 구하기

외부 라이브러리 없이 open()과 split()만을 사용하여 데이터를 파싱하고 분석합니다.

📍 분석 로직

1. 파일을 읽기 모드로 연다.
2. f.readline()을 호출하여 컬럼명(첫 번째 줄)은 건너뛴다.
3. 각 줄을 split(",")으로 쪼개어 필요한 데이터(생존 여부, 객실 등급)를 추출한다.
4. 딕셔너리에 객실 등급별로 생존 데이터를 리스트 형태로 저장한다.

    import os

  1. 파일 경로 설정 및 읽기
    base_path = r'/content/drive/MyDrive/dataset'
    file_path = os.path.join(base_path, 'titanic.csv')

    result = {}

    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        f.readline()  # 헤더(첫 줄) 스킵
        for line in f:
            psgr = line.split(",")
            survived = int(psgr[1])  # 생존 여부 (1: 생존, 0: 사망)
            pclass = int(psgr[2])    # 객실 등급 (1, 2, 3)

            # 등급별로 데이터 분류 저장
            if result.get(pclass):
                result[pclass].append(survived)
            else:
                result[pclass] = [survived]

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3. 리스트와 딕셔너리 정렬 (sort vs sorted)

데이터를 보기 좋게 출력하기 위해 정렬 기능을 활용합니다.

🔹 sort() vs sorted()

• sort(): 원본 리스트를 직접 정렬 (반환값 없음).
• sorted(): 정렬된 새로운 리스트를 반환 (원본 유지).

    data = [10, 4, 5, 6, -3]
    
    # 오름차순
    data.sort()
    # 내림차순
    data.sort(reverse=True)

🔹 딕셔너리 정렬 (lambda 활용)

딕셔너리의 items()를 사용하여 키(key)나 값(value) 기준으로 정렬할 수 있습니다.

    myDict = {"b": 5, "c": 3, "a": 2}

    # 키 기준으로 정렬된 리스트 반환
    sorted_keys = sorted(myDict.items()) # [('a', 2), ('b', 5), ('c', 3)]

    # 값(Value) 기준으로 정렬 (lambda 활용)
    sorted_values = sorted(myDict.items(), key=lambda x: x[1])

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4. 최종 결과 출력

sorted(result.items())를 활용하여 1등급부터 3등급까지 순서대로 분석 결과를 출력합니다.

    # 분석결과 출력 루프
    for pclass, survives in sorted(result.items()):
        total = len(survives)
        survived_count = survives.count(1)
        survival_rate = (survived_count / total) * 100
        
        print(f"{pclass}등급] 총 {total}명, 생존 {survived_count}명, 생존률 {survival_rate:.1f}%")


# [실행 결과 예시]
1등급] 총 216명, 생존 136명, 생존률 63.0%
2등급] 총 184명, 생존 87명, 생존률 47.3%
3등급] 총 491명, 생존 119명, 생존률 24.2%

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# titanic.csv 파일

# 컬럼 의미
survival - Survival (0 = No; 1 = Yes)
Pclass - Passenger Class (1 = 1st; 2 = 2nd; 3 = 3rd)
name - Name
sex - Sex
age - Age
sibsp - Number of Siblings/Spouses Aboard
parch - Number of Parents/Children Aboard
ticket - Ticket Number
fare - Passenger Fare
cabin - Cabin
embarked - Port of Embarkation (C = Cherbourg; Q = Queenstown; S = Southampton)
boat - Lifeboat (if survived)
body - Body number (if did not survive and body was recovered)

data[1]
# 1,0,3,"Braund, Mr. Owen Harris",male,22,1,0,A/5 21171,7.25,,S\n