Pandas 실습 문제 : value_counts() , to_frame(), groupby(), agg() 활용

# 기초개념에서 배운것들을 실습문제를 통해서 복습

뉴욕 airBnB : https://www.kaggle.com/ptoscano230382/air-bnb-ny-2019

DataUrl = ‘https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/AB_NYC_2019.csv’

 

df= pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/AB_NYC_2019.csv')

df

 

문제) 데이터의 각 host_name의 빈도수를 구하고 host_name으로 정렬하여 상위 5개를 출력하라

 

df['host_name'].value_counts().head()

host_name
Michael         417
David           403
Sonder (NYC)    327
John            294
Alex            279
Name: count, dtype: int64

 

문제) 데이터의 각 host_name의 갯수를 구하고 갯수 기준 내림차순 정렬한 데이터 프레임을 만들어라.

 

# 1차원 시리즈
df['host_name'].value_counts()

host_name
Michael              417
David                403
Sonder (NYC)         327
John                 294
Alex                 279
                    ... 
Rhonycs                1
Brandy-Courtney        1
Shanthony              1
Aurore And Jamila      1
Ilgar & Aysel          1
Name: count, Length: 11452, dtype: int64

 

# 데이터 프레임은 2차원 => .to_frame() 함수 사용
df['host_name'].value_counts().to_frame()

 

문제) neighbourhood_group의 값에 따른 neighbourhood컬럼 값의 갯수를 구하여라

 

df.shape

(48895, 16)

 

df['neighbourhood_group'].nunique() 

5

ㄴ 48895개의 데이터가 neighbourhood_group 기준으로 보면 다섯가지로 구분된다는것 그 각각 다섯가지가 몇개로 구성되어있는지 구해달라

 

# 네이버 후드 그룹(neighbourhood_group) 을 기준으로 같은 네이버 후드(neighbourhood)끼리 세어달라 => 그룸바이를 두개로 기재한다.
# 그룹바이도 여러개가 가능하다.

 

df.groupby( ['neighbourhood_group' , 'neighbourhood'] )['neighbourhood_group'].count()

neighbourhood_group  neighbourhood
Bronx                Allerton         42
                     Baychester        7
                     Belmont          24
                     Bronxdale        19
                     Castle Hill       9
                                      ..
Staten Island        Tottenville       7
                     West Brighton    18
                     Westerleigh       2
                     Willowbrook       1
                     Woodrow           1
Name: neighbourhood_group, Length: 221, dtype: int64

 

문제) neighbourhood_group 값에 따른 price값의 평균, 분산, 최대, 최소 값을 구하여라

 

# 동일하게 그룹바이 문제
df['neighbourhood_group']

0         Brooklyn
1        Manhattan
2        Manhattan
3         Brooklyn
4        Manhattan
           ...    
48890     Brooklyn
48891     Brooklyn
48892    Manhattan
48893    Manhattan
48894    Manhattan
Name: neighbourhood_group, Length: 48895, dtype: object

 

# 여러가지 연산에 필요한 함수를 한꺼번에 사용할때는 . agg 를 사용하여 문자열로 필요한 함수명을 입력한다.
df.groupby('neighbourhood_group')['price'].agg( ['mean', 'std' , 'max' , 'min' ] )

 

Pandas 실습 문제는 종료!

다음장에서는 Matplotlib과 Machine Learning 진행

Pandas 실습 문제 : value_counts() , to_frame(), groupby(), agg() 활용