팁 데이터 분석¶

팁 데이터를 이용해 데이터 보기 실습¶

데이터 분석 순서¶

데이터 백업
데이터 보기 [파생변수 만들기]
데이터 클린징

범주형 분석 방법¶

빈도분석
교차분석

In [4]:

#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import seaborn as sns

In [5]:

#데이터 불러오기
tips=sns.load_dataset("tips") #팁 데이터

In [6]:

#데이터 보기
tips

Out[6]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

244 rows × 7 columns

In [7]:

#데이터프레임의 기본 정보 확인
tips.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 244 entries, 0 to 243
Data columns (total 7 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype   
---  ------      --------------  -----   
 0   total_bill  244 non-null    float64 
 1   tip         244 non-null    float64 
 2   sex         244 non-null    category
 3   smoker      244 non-null    category
 4   day         244 non-null    category
 5   time        244 non-null    category
 6   size        244 non-null    int64   
dtypes: category(4), float64(2), int64(1)
memory usage: 7.3 KB

In [8]:

#데이터프레임에서 상위 5개 데이터 추출
tips.head()

Out[8]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4

In [9]:

#데이터프레임에서 하위 데이터 추출
tips.tail()

Out[9]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

In [10]:

tips.tail(3)

Out[10]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

행 데이터¶

In [11]:

#2번 인덱스를 삭제하고 새로운 데이터 프레임 tips1 생성
tips1=tips.drop([2])

In [12]:

tips1

Out[12]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
5	25.29	4.71	Male	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

243 rows × 7 columns

In [13]:

# 행 번호 읽기로 세번째 데이터를 가지고 옵니다.
tips1.iloc[2]

Out[13]:

total_bill     23.68
tip             3.31
sex             Male
smoker            No
day              Sun
time          Dinner
size               2
Name: 3, dtype: object

In [14]:

#2번 인덱스가 삭제되어 에러가 발생합니다.
tips1.loc[2]

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2894             try:
-> 2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

KeyError: 2

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-384da8756a7b> in <module>
      1 #2번 인덱스가 삭제되어 에러가 발생합니다.
----> 2 tips1.loc[2]

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __getitem__(self, key)
    877 
    878             maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj)
--> 879             return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis)
    880 
    881     def _is_scalar_access(self, key: Tuple):

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _getitem_axis(self, key, axis)
   1108         # fall thru to straight lookup
   1109         self._validate_key(key, axis)
-> 1110         return self._get_label(key, axis=axis)
   1111 
   1112     def _get_slice_axis(self, slice_obj: slice, axis: int):

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _get_label(self, label, axis)
   1057     def _get_label(self, label, axis: int):
   1058         # GH#5667 this will fail if the label is not present in the axis.
-> 1059         return self.obj.xs(label, axis=axis)
   1060 
   1061     def _handle_lowerdim_multi_index_axis0(self, tup: Tuple):

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in xs(self, key, axis, level, drop_level)
   3489             loc, new_index = self.index.get_loc_level(key, drop_level=drop_level)
   3490         else:
-> 3491             loc = self.index.get_loc(key)
   3492 
   3493             if isinstance(loc, np.ndarray):

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2895                 return self._engine.get_loc(casted_key)
   2896             except KeyError as err:
-> 2897                 raise KeyError(key) from err
   2898 
   2899         if tolerance is not None:

KeyError: 2

1) 인덱스 읽기¶

In [15]:

#데이터프레임에서 인덱스가 0인 데이터 추출
tips.loc[0]

Out[15]:

total_bill     16.99
tip             1.01
sex           Female
smoker            No
day              Sun
time          Dinner
size               2
Name: 0, dtype: object

In [16]:

#1,3,5 인덱스를 한번에 가져오기
tips.loc[[1,3,5]]

Out[16]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
5	25.29	4.71	Male	No	Sun	Dinner	4

In [17]:

#데이터프레임에서 0번째 행 데이터 추출
tips.iloc[0]

Out[17]:

total_bill     16.99
tip             1.01
sex           Female
smoker            No
day              Sun
time          Dinner
size               2
Name: 0, dtype: object

In [18]:

#-1을 사용하여 마지막 행 데이터를 추출한 예제
tips.iloc[-1]

Out[18]:

total_bill     18.78
tip                3
sex           Female
smoker            No
day             Thur
time          Dinner
size               2
Name: 243, dtype: object

In [19]:

#행 3개 가지고 오기
#tips[0:3]라고 하면 0,1,2번째 행을 출력합니다. 첫 번째 행을 0번째 행이라고 가정

#행 번호를 이용하여 선택하기: .iloc
tips.iloc[0:3]

Out[19]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3

In [20]:

#인덱스를 이용하여 선택하기: .loc
tips.loc[0:3]

Out[20]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2

In [21]:

#인덱스 0부터 3까지의 컬럼 'sex'와 컬럼 'day'가져오기
tips.loc[0,['sex','day']]

Out[21]:

sex    Female
day       Sun
Name: 0, dtype: object

In [22]:

#특정 인덱스 값과 특정 컬럼에 있는 값 가져오기
#.at 이용 가능
tips.at[0,'sex']

Out[22]:

'Female'

In [23]:

#행과 열 동시 선택
tips.iloc[3:5, 0:2]

Out[23]:

	total_bill	tip
3	23.68	3.31
4	24.59	3.61

In [24]:

#인덱스 기준으로 행,열을 지정
tips.iloc[[1,2,4],[0,2]]

Out[24]:

	total_bill	sex
1	10.34	Male
2	21.01	Male
4	24.59	Female

In [25]:

#명시적으로 행이나 열 선택
tips.iloc[1:3, :]

Out[25]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3

In [26]:

tips.iloc[:,1:3]

Out[26]:

	tip	sex
0	1.01	Female
1	1.66	Male
2	3.50	Male
3	3.31	Male
4	3.61	Female
...	...	...
239	5.92	Male
240	2.00	Female
241	2.00	Male
242	1.75	Male
243	3.00	Female

244 rows × 2 columns

In [27]:

#값 하나 선택 -> 특정 행과 열 지정
tips.iloc[1,1]

Out[27]:

1.66

In [28]:

tips.iat[1,1]

Out[28]:

1.66

In [29]:

#전체 데이터 중 팁이 5달러 이상
tips[tips.tip >5]

Out[29]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
23	39.42	7.58	Male	No	Sat	Dinner	4
44	30.40	5.60	Male	No	Sun	Dinner	4
47	32.40	6.00	Male	No	Sun	Dinner	4
52	34.81	5.20	Female	No	Sun	Dinner	4
59	48.27	6.73	Male	No	Sat	Dinner	4
85	34.83	5.17	Female	No	Thur	Lunch	4
88	24.71	5.85	Male	No	Thur	Lunch	2
116	29.93	5.07	Male	No	Sun	Dinner	4
141	34.30	6.70	Male	No	Thur	Lunch	6
155	29.85	5.14	Female	No	Sun	Dinner	5
170	50.81	10.00	Male	Yes	Sat	Dinner	3
172	7.25	5.15	Male	Yes	Sun	Dinner	2
181	23.33	5.65	Male	Yes	Sun	Dinner	2
183	23.17	6.50	Male	Yes	Sun	Dinner	4
211	25.89	5.16	Male	Yes	Sat	Dinner	4
212	48.33	9.00	Male	No	Sat	Dinner	4
214	28.17	6.50	Female	Yes	Sat	Dinner	3
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3

In [30]:

#and 조건- 남자 손님 &비흡연자
tips[(tips['sex']=='Male')&(tips['smoker']=='No')]

Out[30]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
5	25.29	4.71	Male	No	Sun	Dinner	4
6	8.77	2.00	Male	No	Sun	Dinner	2
...	...	...	...	...	...	...	...
232	11.61	3.39	Male	No	Sat	Dinner	2
233	10.77	1.47	Male	No	Sat	Dinner	2
235	10.07	1.25	Male	No	Sat	Dinner	2
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2

97 rows × 7 columns

열 변수¶

In [31]:

#데이터프레임에서 tip과 size 가지고 오기
tips.tip

Out[31]:

0      1.01
1      1.66
2      3.50
3      3.31
4      3.61
       ... 
239    5.92
240    2.00
241    2.00
242    1.75
243    3.00
Name: tip, Length: 244, dtype: float64

In [32]:

tips['size']

Out[32]:

0      2
1      3
2      3
3      2
4      4
      ..
239    3
240    2
241    2
242    2
243    2
Name: size, Length: 244, dtype: int64

In [33]:

#데이터프레임 'total_bill', 'tip', 'day' 열 변수 추출
tips[['total_bill','tip','day']]

Out[33]:

	total_bill	tip	day
0	16.99	1.01	Sun
1	10.34	1.66	Sun
2	21.01	3.50	Sun
3	23.68	3.31	Sun
4	24.59	3.61	Sun
...	...	...	...
239	29.03	5.92	Sat
240	27.18	2.00	Sat
241	22.67	2.00	Sat
242	17.82	1.75	Sat
243	18.78	3.00	Thur

244 rows × 3 columns

In [34]:

#금액과 팁의 합계인 총액 파생변수 만들기
tips['total']=tips['total_bill']+tips['tip']

In [35]:

tips.total

Out[35]:

0      18.00
1      12.00
2      24.51
3      26.99
4      28.20
       ...  
239    34.95
240    29.18
241    24.67
242    19.57
243    21.78
Name: total, Length: 244, dtype: float64

In [36]:

#데이터프레임 자료형 확인
tips.dtypes

Out[36]:

total_bill     float64
tip            float64
sex           category
smoker        category
day           category
time          category
size             int64
total          float64
dtype: object

In [37]:

#데이터프레임 열의 자료형 확인
type(tips.total_bill)

Out[37]:

pandas.core.series.Series

In [38]:

#데이터프레임 자료형 반환
#카테고리형의 흡연 유무를 문자열로 반환하여 삽입
tips['smoker_str']=tips['smoker'].astype(str)

In [39]:

tips.smoker_str

Out[39]:

0       No
1       No
2       No
3       No
4       No
      ... 
239     No
240    Yes
241    Yes
242     No
243     No
Name: smoker_str, Length: 244, dtype: object

데이터 조작¶

In [40]:

#데이터프레임의 개수 확인
tips.count()

Out[40]:

total_bill    244
tip           244
sex           244
smoker        244
day           244
time          244
size          244
total         244
smoker_str    244
dtype: int64

In [41]:

len(tips)

Out[41]:

In [42]:

#데이터프레임 인덱스 보기
tips.index

Out[42]:

RangeIndex(start=0, stop=244, step=1)

In [43]:

#데이터프레임 컬럼 보기
tips.columns

Out[43]:

Index(['total_bill', 'tip', 'sex', 'smoker', 'day', 'time', 'size', 'total',
       'smoker_str'],
      dtype='object')

In [44]:

#행, 열 구조 보기
tips.values

Out[44]:

array([[16.99, 1.01, 'Female', ..., 2, 18.0, 'No'],
       [10.34, 1.66, 'Male', ..., 3, 12.0, 'No'],
       [21.01, 3.5, 'Male', ..., 3, 24.51, 'No'],
       ...,
       [22.67, 2.0, 'Male', ..., 2, 24.67, 'Yes'],
       [17.82, 1.75, 'Male', ..., 2, 19.57, 'No'],
       [18.78, 3.0, 'Female', ..., 2, 21.78, 'No']], dtype=object)

In [45]:

#'지급액' 열을 기준으로 오름차순 정렬

In [46]:

tips.sort_values(by=['total_bill'], axis=0)

Out[46]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size	total	smoker_str
67	3.07	1.00	Female	Yes	Sat	Dinner	1	4.07	Yes
92	5.75	1.00	Female	Yes	Fri	Dinner	2	6.75	Yes
111	7.25	1.00	Female	No	Sat	Dinner	1	8.25	No
172	7.25	5.15	Male	Yes	Sun	Dinner	2	12.40	Yes
149	7.51	2.00	Male	No	Thur	Lunch	2	9.51	No
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
182	45.35	3.50	Male	Yes	Sun	Dinner	3	48.85	Yes
156	48.17	5.00	Male	No	Sun	Dinner	6	53.17	No
59	48.27	6.73	Male	No	Sat	Dinner	4	55.00	No
212	48.33	9.00	Male	No	Sat	Dinner	4	57.33	No
170	50.81	10.00	Male	Yes	Sat	Dinner	3	60.81	Yes

244 rows × 9 columns

In [47]:

#'지급액' 열을 기준으로 내림차순 정렬
tips.sort_values(by=['total_bill'], axis=0, ascending=False)

Out[47]:

	total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size	total	smoker_str
170	50.81	10.00	Male	Yes	Sat	Dinner	3	60.81	Yes
212	48.33	9.00	Male	No	Sat	Dinner	4	57.33	No
59	48.27	6.73	Male	No	Sat	Dinner	4	55.00	No
156	48.17	5.00	Male	No	Sun	Dinner	6	53.17	No
182	45.35	3.50	Male	Yes	Sun	Dinner	3	48.85	Yes
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
149	7.51	2.00	Male	No	Thur	Lunch	2	9.51	No
111	7.25	1.00	Female	No	Sat	Dinner	1	8.25	No
172	7.25	5.15	Male	Yes	Sun	Dinner	2	12.40	Yes
92	5.75	1.00	Female	Yes	Fri	Dinner	2	6.75	Yes
67	3.07	1.00	Female	Yes	Sat	Dinner	1	4.07	Yes

244 rows × 9 columns

In [48]:

#열 이름을 (알파벳 순서로) 정렬하기
tips.sort_index(axis=1)

Out[48]:

	day	sex	size	smoker	smoker_str	time	tip	total	total_bill
0	Sun	Female	2	No	No	Dinner	1.01	18.00	16.99
1	Sun	Male	3	No	No	Dinner	1.66	12.00	10.34
2	Sun	Male	3	No	No	Dinner	3.50	24.51	21.01
3	Sun	Male	2	No	No	Dinner	3.31	26.99	23.68
4	Sun	Female	4	No	No	Dinner	3.61	28.20	24.59
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
239	Sat	Male	3	No	No	Dinner	5.92	34.95	29.03
240	Sat	Female	2	Yes	Yes	Dinner	2.00	29.18	27.18
241	Sat	Male	2	Yes	Yes	Dinner	2.00	24.67	22.67
242	Sat	Male	2	No	No	Dinner	1.75	19.57	17.82
243	Thur	Female	2	No	No	Dinner	3.00	21.78	18.78

244 rows × 9 columns

In [49]:

#행 합계를 구할 때
tips.sum(axis=1)

Out[49]:

0      38.00
1      27.00
2      52.02
3      55.98
4      60.40
       ...  
239    72.90
240    60.36
241    51.34
242    41.14
243    45.56
Length: 244, dtype: float64

In [50]:

#열 합계 구할 때 -> group by 분석
tips.sum()

Out[50]:

total_bill                                              4827.77
tip                                                      731.58
size                                                        627
total                                                   5559.35
smoker_str    NoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNoNo...
dtype: object

Axis(축) 설정¶

axis=0 (index) 행 지정

mean 행 평균 구하기
drop 행 삭제
rank 행 순위 구하기

axis=1 (columns) 열 지정

mean 열 평균 구하기
drop 열 삭제
rank 열 순위 구하기

단일 변수 데이터 분석¶

범주형¶

In [51]:

#tips 데이터 유형 확인
#tips 데이터의 범주형 변수는 sex, smoker, day, time 4개

In [52]:

tips.dtypes

Out[52]:

total_bill     float64
tip            float64
sex           category
smoker        category
day           category
time          category
size             int64
total          float64
smoker_str      object
dtype: object

In [53]:

#성별 범주형 빈도분석
tips['sex'].value_counts()

Out[53]:

Male      157
Female     87
Name: sex, dtype: int64

In [54]:

#요일별 범주형 빈도분석#tips 데이터 유형 확인
#tips 데이터의 범주형 변수는 sex, smoker, day, time 4개
tips['day'].value_counts()

Out[54]:

Sat     87
Sun     76
Thur    62
Fri     19
Name: day, dtype: int64

In [55]:

#성별, 요일별 교차분석
pd.crosstab(tips['sex'], tips['day'])

Out[55]:

day	Thur	Fri	Sat	Sun
sex
Male	30	10	59	58
Female	32	9	28	18

In [56]:

#여백 또는 누적값 cumulatives
pd.crosstab(tips['sex'], tips['day'], margins=True)

Out[56]:

day	Thur	Fri	Sat	Sun	All
sex
Male	30	10	59	58	157
Female	32	9	28	18	87
All	62	19	87	76	244

In [57]:

#전체 빈도 비율 확인
pd.crosstab(tips['sex'], tips['day']).apply(lambda r: r/len(tips), axis=1)

Out[57]:

day	Thur	Fri	Sat	Sun
sex
Male	0.122951	0.040984	0.241803	0.237705
Female	0.131148	0.036885	0.114754	0.073770

In [58]:

#tips 데이터 유형 확인
#tips 데이터의 연속형 변수는 total_bill, tip, size 3개
tips.dtypes

Out[58]:

total_bill     float64
tip            float64
sex           category
smoker        category
day           category
time          category
size             int64
total          float64
smoker_str      object
dtype: object

In [59]:

tips.describe()

Out[59]:

	total_bill	tip	size	total
count	244.000000	244.000000	244.000000	244.000000
mean	19.785943	2.998279	2.569672	22.784221
std	8.902412	1.383638	0.951100	9.890116
min	3.070000	1.000000	1.000000	4.070000
25%	13.347500	2.000000	2.000000	15.475000
50%	17.795000	2.900000	2.000000	20.600000
75%	24.127500	3.562500	3.000000	27.722500
max	50.810000	10.000000	6.000000	60.810000

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팁 데이터를 이용해 데이터 보기 실습¶

데이터 분석 순서¶

범주형 분석 방법¶

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1) 인덱스 읽기¶

열 변수¶

데이터 조작¶

Axis(축) 설정¶

단일 변수 데이터 분석¶

범주형¶

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