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[1] 판다스 간단 소개

 

Pandas는 데이터 처리를 해주는 라이브러리 입니다.

대부분의 데이터 셋는 2차원 데이터 (행과 열로 구성된 = 엑셀 시트 같은)로 구성되어있는데

판다스는 2차원 데이터를 효율적으로 가공/처리할 수 있는 다양한 기능을 제공한다고 하네요-!

 

제가 읽고 있는 책(파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 권철민님) 에서는 판다스 기능만 설명해도 책 한권 분량이 될 정도라고 하십니다..😮 

 

책에서 나온 재밌는 것들을 한번 해보고 정리하고 싶어서 살짝 판다스를 맛보겠습니다=!! 

 

[2] 캐글에서 데이터 다운받기

 

책에서는 타이타닉 데이터를 썼는데, 캐글의 데이터 셋을 보다가 재밌을 것 같아서 골랐어요-! 유투브 트렌드 분석!

 

www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new?select=KRvideos.csv

Trending YouTube Video Statistics

Daily statistics for trending YouTube videos

www.kaggle.com

 

나라별로 있는데 한국 데이터 쓸게요

 

 

 

캐글 사이트는 이렇게 칼럼에 대한 설명이랑 

 

 

 

 

어떤 데이터들이 각 칼럼에 들어가는지를 데이터셋을 다운안받고도 프리뷰로 보여줘서 너무 좋은 것 같더라구요-!!

 

 

 

 

그럼 다운받은 csv파일을 아톰에디터로 열어보겠습니다-!!

맨 윗줄에는 칼럼명이 나열되어있고 그 밑으로 데이터가 쭉있네요

 

 

 

 

이 데이터들을 판다스를 이용하여 살펴보겠습니다. 

 

[3] Pandas를 import하고 데이터를 읽어보기

저는 ml_env라는 가상환경을 만들고 pandas를 설치해주었습니다. 

pip install pandas

 

read_csv('filepath', sep='\t')  함수를 이용하여 csv를 읽어올 수 있는데요

filepath는 csv 파일이 있는 파일패스,

sep는 seperator의 약자로 구분문자인데 디폴트값이 콤마 (sep=',') 라고 합니다.

저희의 csv는 콤마로 데이터들이 나눠져있으므로 sep설정은 안해주고

filepath설정만 해주었습니다. 

 

그리고 한글데이터를 담고있는 csv라서 List of Python standard encodings 인코딩표를 보고 encoding = '어떤 값' 를 따로 해줘야하는데

engine = 'python' 하면 encoding 설정안해줘도 된다고 하더라구요...! 

import pandas as pd
dataFrame = pd.read_csv('/Users/eunjin/Desktop/KRvideos.csv', engine='python')
dataFrame.head(3)

 

csv를 읽어서 데이터를 앞에서부터 세개만 가져오도록 해봅시다..! 

 

 

 

 

그리고 dataFrame이라고 변수명을 정한이유는 csv읽어오면 DataFrame 타입이여서...! (2차원 데이터를 dataframe이라고 합니다)

 

 

 

[4] 데이터 특성 살펴보기

 

1) 데이터의 크기 

dataFrame.shape

 

dataFrame.shape 로 데이터의 크기를 출력해볼 수 있습니다.

 

 

 

 

34567개의 로우와 16개의 칼럼으로 이뤄진 데이터 입니다. 

 

 

2) 칼럼 정보

dataFrame.info()

 

dataFrame.info()로 칼럼 정보들을 알 수 있습니다.

 

- 어떤 칼럼들이 있는지

- 각 칼럼에서 non-null인 데이터의 개수는 몇개인지,

- 각 칼럼의 타입은 뭔지

 

 

 

 

3) 데이터의 분포도

dataFrame.describe()

 

dataFrame.describe()로 대략적인 데이터의 분포도를 볼 수 있습니다.

 

- count: Not Null인 데이터 갯수

- mean: 전체 데이터의 평균값

- std: 표준편차

- min: 최솟값

- max: 최댓값

- 25%: 25퍼센트에 해당하는 값

- 50%: 50퍼센트에 해당하는 값

- 75% : 75퍼센트에 해당하는 값

 

 

 

 

이 중,  category_id는 identify를 위한 고유의 값이니까 의미 없는 데이터이므로 안봐도 됩니다.

 

 

4) 특정칼럼에 어떤 값들이 분포하고 있는가

dataFrame['칼럼이름'].value_counts() 

 

dataFrame['칼럼이름'].value_counts() 로 특정 칼럼에 어떤 값이 분포하고 있는 지 알 수 있습니다.

 

 

 

 

싫어요 갯수가 0인 데이터는 1640개,

7인 데이터는 401개,

3인 데이터는 399개....

이런식으로 해석할 수 있어요-!

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