In [67]:
from IPython.core.display import display, HTML
display(HTML("<style> .container{width:90% !important;}</style>"))
갭마인더 데이터 집합 불러오기¶
In [1]:
import pandas as pd # 판다스 기능 사용
df = pd.read_csv('C:/Users/USER/Doit/data/gapminder.tsv', sep = '\t') # 탭으로 구분되어 있는 데이터 불러오기
불러온 데이터 집합 살펴보기¶
In [2]:
# 자료형 알아보기
# series, dataframe 자료형 사용 = 데이터 프레임은 엑셀 시트와 비슷, 시리즈는 열 1개와 비슷, 데이터 프레임은 시리즈들이 각 요소가 되는 딕셔너리
# read_csv 메서드는 데이터프레임이라는 자료형으로 반환해준다.
# 여러 메서드가 미리 정의되어 있음
print(df.head())
country continent year lifeExp pop gdpPercap
0 Afghanistan Asia 1952 28.801 8425333 779.445314
1 Afghanistan Asia 1957 30.332 9240934 820.853030
2 Afghanistan Asia 1962 31.997 10267083 853.100710
3 Afghanistan Asia 1967 34.020 11537966 836.197138
4 Afghanistan Asia 1972 36.088 13079460 739.981106
In [3]:
print(type(df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
In [6]:
# shape는 크기에 대한 정보
#데이터프레임은 자신이 가지고 있는 데이터의 행과 열의 크기에 대한 정보를 shape 라는 속성에 저장하고 있음.
print(df.shape)
(1704, 6)
In [7]:
# columns 속성 사용시 데이터 프레임의 열 이름 확인 가능
print(df.columns)
Index(['country', 'continent', 'year', 'lifeExp', 'pop', 'gdpPercap'], dtype='object')
In [8]:
# dtypes, info 메서드를 통해 데이터프레임의 자료형 확인 가능
print(df.dtypes)
country object
continent object
year int64
lifeExp float64
pop int64
gdpPercap float64
dtype: object
In [9]:
print(df.info())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1704 entries, 0 to 1703
Data columns (total 6 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 country 1704 non-null object
1 continent 1704 non-null object
2 year 1704 non-null int64
3 lifeExp 1704 non-null float64
4 pop 1704 non-null int64
5 gdpPercap 1704 non-null float64
dtypes: float64(2), int64(2), object(2)
memory usage: 80.0+ KB
None
열 단위로 데이터 추출하기¶
In [11]:
# 1개열 추출시 시리즈, 2개 이상의 열 추출시 데이터프레임
country_df = df['country']
print(country_df) #1개의 열 추출이니까 시리즈 자료형태
print(type(country_df))
0 Afghanistan
1 Afghanistan
2 Afghanistan
3 Afghanistan
4 Afghanistan
...
1699 Zimbabwe
1700 Zimbabwe
1701 Zimbabwe
1702 Zimbabwe
1703 Zimbabwe
Name: country, Length: 1704, dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>
In [12]:
print(country_df.head())
0 Afghanistan
1 Afghanistan
2 Afghanistan
3 Afghanistan
4 Afghanistan
Name: country, dtype: object
In [13]:
print(country_df.tail())
1699 Zimbabwe
1700 Zimbabwe
1701 Zimbabwe
1702 Zimbabwe
1703 Zimbabwe
Name: country, dtype: object
In [14]:
# 리스트에 열 이름을 전달하면 여러 개의 열을 한 번에 추출 가능
subset = df[['country', 'continent', 'year']]
print(type(subset))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
In [15]:
print(subset.head())
country continent year
0 Afghanistan Asia 1952
1 Afghanistan Asia 1957
2 Afghanistan Asia 1962
3 Afghanistan Asia 1967
4 Afghanistan Asia 1972
In [16]:
print(subset.tail())
country continent year
1699 Zimbabwe Africa 1987
1700 Zimbabwe Africa 1992
1701 Zimbabwe Africa 1997
1702 Zimbabwe Africa 2002
1703 Zimbabwe Africa 2007
loc 속성으로 행 단위 데이터 추출하기¶
In [17]:
# loc - 인덱스를 기준으로 행 데이터 추출
# iloc - 행 번호를 기준으로 행 데이터 추출
# 행 번호는 데이터의 순서를 따라가기 때문에 정수만으로 데이터를 조회하거나 추출할 수 있으며 실제 데이터프레임에서는 확인 할 수 없는 값
In [18]:
print(df.loc[0])
country Afghanistan
continent Asia
year 1952
lifeExp 28.801
pop 8425333
gdpPercap 779.445314
Name: 0, dtype: object
In [23]:
# 데이터프레임의 마지막 행 데이터 추출? - 마지막 행 인덱스 알기!
df.shape[0] # 행의 길이
Out[23]:
1704In [24]:
# 마지막 행 인덱스는 행의 크기 - 1
number_of_rows = df.shape[0]
last_row_index = number_of_rows -1
print(df.loc[last_row_index])
country Zimbabwe
continent Africa
year 2007
lifeExp 43.487
pop 12311143
gdpPercap 469.709298
Name: 1703, dtype: object
In [25]:
# tail 메서드 활용하기
print(df.tail(n=1))
country continent year lifeExp pop gdpPercap
1703 Zimbabwe Africa 2007 43.487 12311143 469.709298
In [26]:
print(df.loc[[0,99,999]])
country continent year lifeExp pop gdpPercap
0 Afghanistan Asia 1952 28.801 8425333 779.445314
99 Bangladesh Asia 1967 43.453 62821884 721.186086
999 Mongolia Asia 1967 51.253 1149500 1226.041130
tail과 loc는 조금 달라요!¶
In [28]:
# loc로 반환한 데이터 자료형은 시리즈, tail 메서드로 반환한 데이터 자료형은 데이터프레임
subset_loc = df.loc[0]
subset_tail = df.tail(n=1)
print(type(subset_loc))
print(type(subset_tail))
<class 'pandas.core.series.Series'>
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
iloc 속성으로 행 단위 데이터 추출하기¶
In [31]:
print(df.iloc[1])
country Afghanistan
continent Asia
year 1957
lifeExp 30.332
pop 9240934
gdpPercap 820.85303
Name: 1, dtype: object
In [32]:
print(df.iloc[99])
country Bangladesh
continent Asia
year 1967
lifeExp 43.453
pop 62821884
gdpPercap 721.186086
Name: 99, dtype: object
In [33]:
print(df.iloc[-1])
country Zimbabwe
continent Africa
year 2007
lifeExp 43.487
pop 12311143
gdpPercap 469.709298
Name: 1703, dtype: object
In [34]:
print(df.iloc[[0,99,999]])
country continent year lifeExp pop gdpPercap
0 Afghanistan Asia 1952 28.801 8425333 779.445314
99 Bangladesh Asia 1967 43.453 62821884 721.186086
999 Mongolia Asia 1967 51.253 1149500 1226.041130
파이썬 슬라이싱 구문을 조합하여 원하는 데이터 추출하기¶
In [35]:
# loc 속성의 열 지정값에 정수 리스트 전달시 오류
# iloc 속성의 열 지정값에 문자열 리스트 전달시 오류
subset = df.loc[:, ['year','pop']]
print(subset.head())
year pop
0 1952 8425333
1 1957 9240934
2 1962 10267083
3 1967 11537966
4 1972 13079460
In [37]:
subset1 = df.iloc[:,[2,4,-1]]
print(subset1.head())
year pop gdpPercap
0 1952 8425333 779.445314
1 1957 9240934 820.853030
2 1962 10267083 853.100710
3 1967 11537966 836.197138
4 1972 13079460 739.981106
iloc 속성과 range 메서드로 원하는 데이터 추출하기¶
In [38]:
# range 메소드는 지정한 구간의 정수 리스트 반환 - 제너레이터
# iloc 속성의 열 지정값에는 정수 리스트 전달
# 활용하기 !!
In [39]:
small_range = list(range(5))
print(small_range)
[0, 1, 2, 3, 4]
In [40]:
print(type(small_range))
<class 'list'>
In [42]:
subset = df.iloc[:,small_range]
print(subset.head())
country continent year lifeExp pop
0 Afghanistan Asia 1952 28.801 8425333
1 Afghanistan Asia 1957 30.332 9240934
2 Afghanistan Asia 1962 31.997 10267083
3 Afghanistan Asia 1967 34.020 11537966
4 Afghanistan Asia 1972 36.088 13079460
In [43]:
small_range = list(range(3,6))
print(small_range)
[3, 4, 5]
In [44]:
subset = df.iloc[:,small_range]
print(subset.head())
lifeExp pop gdpPercap
0 28.801 8425333 779.445314
1 30.332 9240934 820.853030
2 31.997 10267083 853.100710
3 34.020 11537966 836.197138
4 36.088 13079460 739.981106
In [46]:
small_range = list(range(0,6,2))
subset = df.iloc[:,small_range]
print(subset.head())
country year pop
0 Afghanistan 1952 8425333
1 Afghanistan 1957 9240934
2 Afghanistan 1962 10267083
3 Afghanistan 1967 11537966
4 Afghanistan 1972 13079460
열 지정값에 파이썬 슬라이싱을 사용하여 원하는 데이터 추출하기¶
In [49]:
# range 보다 더 간편하게 사용할 수 있는 파이썬 슬라이싱 구문 선호 - 리스트로 변환하는 과정 필요 없음
subset = df.iloc[:, :3]
print(subset.head())
# small_range = list(range(3))
# subset = df.iloc[: , small_range]
country continent year
0 Afghanistan Asia 1952
1 Afghanistan Asia 1957
2 Afghanistan Asia 1962
3 Afghanistan Asia 1967
4 Afghanistan Asia 1972
In [50]:
subset = df.iloc[:, 0:6:2]
print(subset.head())
country year pop
0 Afghanistan 1952 8425333
1 Afghanistan 1957 9240934
2 Afghanistan 1962 10267083
3 Afghanistan 1967 11537966
4 Afghanistan 1972 13079460
loc, iloc 자유자재로 사용하기¶
In [51]:
print(df.iloc[[0,99,999],[0,3,5]])
country lifeExp gdpPercap
0 Afghanistan 28.801 779.445314
99 Bangladesh 43.453 721.186086
999 Mongolia 51.253 1226.041130
In [53]:
# iloc 속성으로 열 지정값을 정수로 전달해 줄수도 있지만, 나중에 어떤 데이터인지 구별 안감
# 그래서 보통은 loc 속성을 이용해 열 지정값을 열 이름으로 지정해 준다.
print(df.loc[[0,99,999],['country','lifeExp','gdpPercap']])
country lifeExp gdpPercap
0 Afghanistan 28.801 779.445314
99 Bangladesh 43.453 721.186086
999 Mongolia 51.253 1226.041130
In [55]:
# 인덱스가 10인 행부터 13인 행의 특정 열 추출
print(df.loc[10:13, ['country','lifeExp','gdpPercap']]) # 특정열을 []로 묶은게 아니라면 [] 두개 안해도됨
country lifeExp gdpPercap
10 Afghanistan 42.129 726.734055
11 Afghanistan 43.828 974.580338
12 Albania 55.230 1601.056136
13 Albania 59.280 1942.284244
그룹화한 데이터의 평균 구하기¶
In [56]:
print(df.groupby('year')['lifeExp'].mean())
year
1952 49.057620
1957 51.507401
1962 53.609249
1967 55.678290
1972 57.647386
1977 59.570157
1982 61.533197
1987 63.212613
1992 64.160338
1997 65.014676
2002 65.694923
2007 67.007423
Name: lifeExp, dtype: float64
In [57]:
grouped_year_df = df.groupby('year')
print(type(grouped_year_df))
<class 'pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy'>
In [58]:
print(grouped_year_df)
<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002266D69AC10>
In [59]:
grouped_year_df_lifeExp = grouped_year_df['lifeExp']
print(type(grouped_year_df_lifeExp))
<class 'pandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy'>
In [61]:
mean_lifeExp_by_year = grouped_year_df_lifeExp.mean()
print(type(mean_lifeExp_by_year))
<class 'pandas.core.series.Series'>
In [62]:
multi_group_var = df.groupby(['year','continent'])[['lifeExp','gdpPercap']].mean()
print(multi_group_var)
lifeExp gdpPercap
year continent
1952 Africa 39.135500 1252.572466
Americas 53.279840 4079.062552
Asia 46.314394 5195.484004
Europe 64.408500 5661.057435
Oceania 69.255000 10298.085650
1957 Africa 41.266346 1385.236062
Americas 55.960280 4616.043733
Asia 49.318544 5787.732940
Europe 66.703067 6963.012816
Oceania 70.295000 11598.522455
1962 Africa 43.319442 1598.078825
Americas 58.398760 4901.541870
Asia 51.563223 5729.369625
Europe 68.539233 8365.486814
Oceania 71.085000 12696.452430
1967 Africa 45.334538 2050.363801
Americas 60.410920 5668.253496
Asia 54.663640 5971.173374
Europe 69.737600 10143.823757
Oceania 71.310000 14495.021790
1972 Africa 47.450942 2339.615674
Americas 62.394920 6491.334139
Asia 57.319269 8187.468699
Europe 70.775033 12479.575246
Oceania 71.910000 16417.333380
1977 Africa 49.580423 2585.938508
Americas 64.391560 7352.007126
Asia 59.610556 7791.314020
Europe 71.937767 14283.979110
Oceania 72.855000 17283.957605
1982 Africa 51.592865 2481.592960
Americas 66.228840 7506.737088
Asia 62.617939 7434.135157
Europe 72.806400 15617.896551
Oceania 74.290000 18554.709840
1987 Africa 53.344788 2282.668991
Americas 68.090720 7793.400261
Asia 64.851182 7608.226508
Europe 73.642167 17214.310727
Oceania 75.320000 20448.040160
1992 Africa 53.629577 2281.810333
Americas 69.568360 8044.934406
Asia 66.537212 8639.690248
Europe 74.440100 17061.568084
Oceania 76.945000 20894.045885
1997 Africa 53.598269 2378.759555
Americas 71.150480 8889.300863
Asia 68.020515 9834.093295
Europe 75.505167 19076.781802
Oceania 78.190000 24024.175170
2002 Africa 53.325231 2599.385159
Americas 72.422040 9287.677107
Asia 69.233879 10174.090397
Europe 76.700600 21711.732422
Oceania 79.740000 26938.778040
2007 Africa 54.806038 3089.032605
Americas 73.608120 11003.031625
Asia 70.728485 12473.026870
Europe 77.648600 25054.481636
Oceania 80.719500 29810.188275
그룹화한 데이터의 개수 세어보기¶
In [63]:
# 그룹화한 데이터의 개수 = 빈도수 - nunique 메서드 사용
print(df.groupby('continent')['country'].nunique())
continent
Africa 52
Americas 25
Asia 33
Europe 30
Oceania 2
Name: country, dtype: int64
그래프 만들기¶
In [64]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
In [65]:
global_yearly_life_expectancy = df.groupby('year')['lifeExp'].mean()
print(global_yearly_life_expectancy)
year
1952 49.057620
1957 51.507401
1962 53.609249
1967 55.678290
1972 57.647386
1977 59.570157
1982 61.533197
1987 63.212613
1992 64.160338
1997 65.014676
2002 65.694923
2007 67.007423
Name: lifeExp, dtype: float64
In [66]:
global_yearly_life_expectancy.plot()
Out[66]:
<AxesSubplot:xlabel='year'>
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