# .shape
Pandas기초-3. 타이타닉 데이터 분석(조회,정렬)
변수.head() 변수 변수.head(10) 변수.tail(10) 변수.info() 변수.describ() 각 컬럼에 대한 요약적인 통계를 제공한다. include='object' 요약치 통계 확인 
02. 넘파이 배열 재구성
Intro. 지난 시간에 넘파이 배열을 만들었다면, 이번엔 그 배열을 요리조리 재구성해보자. 1. 넘파이 배열의 정렬 넘파이 배열 속 원소를 정렬하는 방법이 여러가지 있는데, 주로 sort와 argsort를 많이 사용함. axis=-1이 기본값으로 설정되어 있어 마지막 축을 기준으로 함. ① np.sort() 가장 기본적인 정렬 방법. 역순 정렬은 따로 제공하지 않는데, 슬라이싱으로 직접 해볼 수 있음. 
00. Numpy 시작하기
Numpy는 파이썬 라이브러리 중 하나로, 데이터과학 라이브러리의 정수라고 할 수 있다. N차원의 배열을 다루거나 수치 계산이 필요할 때 사용함 "파이썬은 느리다" 라는 단점을 보완해줌 아래와 같이 import 하여 사용할 수 있다. NumPy 홈페이지 실습 Numpy는 공식 홈페이지에서 실습해볼 수 있는 노트북 창을 제공한다. 간단한 연습을 통해 넘파이를 알아가보자. 배열 생성 np.arange(k) : 0부터 k-1까지의 숫자 배열을 생성함. dtype : 배열의 데이터 유형을 설정할 수 있음. 
12. 다중 막대 그래프
ticks 하나에 막대를 여러 개 그릴 수 있다. 누적 막대그래프가 여러 데이터(국어, 수학 등)를 위로 쌓았다면, 다중 막대그래프는 여러 데이터를 옆으로 나란히 보여준다. 기본 설정 & 데이터 준비 넘파이 활용 이번 차시는 넘파이의 np.arange() 함수가 필요함. : numpy 배열(array)를 생성해줌. + numpy 배열은 연산 브로드캐스팅이 됨! Numpy의 브로드캐스팅 원리를 이용하면 다중 막대그래프를 그릴 수 있음. ① plt.bar(x-1, y, ...) :
05. 데이터 확인
실제 데이터는 훨씬 방대해서 한 눈에 들어오지 않는다. 그러니 구체적인 정보들을 요약해서 확인할 줄 알아야 한다. 데이터 준비 (이전 차시에 저장했던 파일 활용) DataFrame 확인 .describe() : 계산 가능한 데이터에 대해 Column 별로 요약통계치를 보여줌. .info() : Column 별로 데이터의 기본 정보들을 보여줌.