오늘 공부한거 정리

1. 컬럼을 추가하는법

df ["추가하고 싶은 컬럼명"] = df. 추가할 내용~~

 

2. 특정 조건인 데이터 찾기

ex df. 조건

df["child"] = df.age <=15
df.child

child 라를 컬럼을 만들고 그 값은 age컬럼값이 15 이하일떄로

그러면 실행결과로 False or Ture로 나온다

2-1 

이떄 이런불리언 타입이 아니라 그 조건에 해당하는 값을 보려면?

페어 컬럽에서 값이 500이상

vf = df.fare >= 500 
vf

0      False
1      False
2      False
3      False
4      False
       ...  
886    False
887    False
888    False
889    False
890    False
Name: fare, Length: 891, dtype: bool

이렇게 한번만 하면 불리언 타입으로 나오지만 

sf = df.fare[df.fare >= 500 ]

258    512.3292
679    512.3292
737    512.3292
Name: fare, dtype: float64

이렇게 해당 조건시을 건 문장에 한번서 df. []를 해주면 해당 값만을 보여준다 

 

2-2 

다중 조건 데이터 색인하기

조건을 다중으로 걸떄  맨마지막 줄만 실행된다 고로 한줄로 써야 원하는 다중실행이 되는 데 그방법은

df [ (df["컬럼"] == "원하는 조건" & (df ["컬럼"] == "원하는 조건")] 

식으로 원하는 컬럼에 원하는 조건(== 같다 라던지 >, < , !=등등)을 쓰며 이를 ()로 감싸준다

또한 조건이 or 일떈 |(엔터위에 잇는거)   /

and  일떄&를 쓰면 된다 

 

3. 개수 세기

 

개수를 세는 방법은 3가지가있다

ㄱ. count( ) -  데이터 프레임이나 시리즈형태에서도 사용가능하며 

df[child].count() 식으로  .count()로 사용한다

이떄 count는 nan값을 제외한 나머지 데이터의 개수를 세준다

 

ㄴ. size 

count와 다른점은 nan값을 포함하여 모든데이터의 객수를 세어주고 

뒤에 ()를 붙이지 않는다

 

ㄷ.value_counts( )

value_counts( )는 시리즈의 값이 정수 문자열 카테고리인경우 각각 값이 나온 횟수를 셀수있다 

 

 count는 특정 기준으로하는 크기를 알 수 있고 value_counts는 개별적인 값의 빈도를 알수있다

 

이와 비슷한 경우로 nunique()가 있는데 이는 고유값의 갯수가 몇개인지를 확인하는 것이다