1. 데이터 불러오기

• 원하는 데이터를 불러오기 가능하다.

• 주로 csv 파일 형태를 불러온다.

• csv파일로 불러오면 데이터프레임 형태로 되어있기때문에 그대로 사용하면된다.
  - 시리즈로 되어있는 변수를 적용할려면 DataFrame으로 변형해야함

  import pandas as pd
  
  csv = pd.read_csv('주소')

2. 대표적 기능

1) head()

• 위 기준으로 정보를 확인 한다.

  # 위에서 기본 5개 확인
  csv.head()
  
  # 지정해서 보이는 것도 가능하다.
  csv.head(2) #2개만 보기

2) tail()

• 아래 기준으로 정보를 확인 한다.

  # 아래에서 기본 5개를 확인
  csv.tail()
  
  # 지정해서 보이는 것도 가능하다.
  csv.tail(2) # 2개만 보기

3) describe()

• 기술 통계량을 보여준다.
• 개수, 평균, 표준편차, 가장 작은 값, 가장 높은 값, (25%, 50%, 75%) 값 을 보여준다.

  csv.describe()

• 결과 예시)
  

4) info()

• 데이터 타입의 종류 등 기본적인 정보들을 보여준다.

  csv.info()

• 결과 예시)
  

5) isna(), isnull()

• 결측치(Missing Value)를 확인할 수 있다.

• NaN, Null 값 확인 가능

  # null의 여부를 확인해 True, False 값으로 시리즈 형태로 가져옴.
  csv.isna()
  
  # sum()가 결합하여, 각각의 컬럼에 결측치의 갯수를 확인 할 수 있다.
  csv.isna().sum()

• 결과 예시)
  

6) value_counts()

• 각각의 컬럼들의 갯수를 세어준다.

  csv.value_counts()

• 결과 예시)
  

7) axis 옵션

• axis=0일때 행을 기준으로 두는 것을 말하며, axis=1일때 열을 기준으로 두고 작업을 한다.
• 기본값은 대부분 axis = 0을 두고 있다.

8) sort_ 정렬

• Serise를 기준으로 많이 사용되지만, 데이터 프레임으로 사용이 가능하다.

8-1) sort_values()

• 값을 기준으로 오름차순으로 정렬

• 옵션으로 ascending=False를 부여할 경우 내림차순으로 변경된다.

  # 기본 사용법
  obj.sort_values() # 오름 차순으로 정렬
  
  # 내림 차순 정렬
  obj.sort_values(ascending = False)

• 결과 예시)
  

8-2) sort_index()

• Index를 기준으로 오름차순으로 정렬한다.

• 옵션으로 ascending=False를 부여할 경우 내림차순으로 변경된다.

• axis옵션을 부여할 경우 컬럼별로 적용이 된다.

  # 기본 사용법
  obj.sort_index() # 오름 차순으로 정렬
  
  # 내림 차순으로 정렬
  obj.sort_index(ascending = False)