큰 데이터 다루기

🦏 큰 DataFrame 살펴보기

import pandas as pd
laptops_df = pd.read_csv('data/laptops.csv')

• 대부분의 데이터셋은 매우 크다
  • 중간의 데이터들이 ...으로 생략되기도 한다

• 데이터셋 크기 확인하기

laptops_df.shape

(167, 15) # 167rows(노트북 종류) / 15columns(특징)

• 원하는 줄 수만큼 출력하기

laptop_df.head(3) # 맨 위 세 줄 출력

laptop_df.tail(6) # 마지막 여섯 줄 출력

• columns 파악하기

laptops_df.columns

laptops_df.info() # 각 컬럼의 기본 정보 확인
# row 수 다른 경우는 해당 값이 비어있는 것

• DataFrame의 통계 정보 확인하기

laptops_df.describe() # 평균, 중간값, 최소최댓값, 표준편차 등

• 원하는 기준으로 정렬하기
  • 기존 DataFrame 변경하지 않는다
    • 변경: inplace=True

laptops_df.sort_values(by='price') # 가격이 낮은 순으로 정렬

laptops_df.sort_values(by='price', ascending=False) # 가격이 높은 순으로 정렬

🦏 큰 Series 살펴보기

• 큰 Seires 살펴보기
  • 중간에 ...으로 생략된다

laptop_df['brand']

• 중복 데이터 제외하기

laptop_df['brand'].unique()

• 각 row 개수 파악하기

laptops_df['brand'].value_counts()

• 특정 row 정보 파악하기

laptops_df['brand'].describe()

* 출처: CODEIT - 데이터 사이언스 입문