728x90

데이터 분석처리¶

데이터 분석 순서¶

1. 원 데이터 백업¶

2. 데이터 클린징¶

3. 데이터 보기¶

4. 데이터 탐색¶

In [178]:

import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import math

1. 원 데이터 백업¶

In [179]:

file_path='C:\\Users\\titanic.csv'
df=pd.read_csv(file_path)
df
databackup=df.copy()
df.to_csv('C:\\Users\\titanicdatabackup.csv')

In [180]:

file_path='C:\\Usersn\\titanic.csv'
databackup=pd.read_csv(file_path)
databackup

Out[180]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

2. 데이터 클린징¶

1) 결측 데이터 처리¶

결측 데이터 개수 확인 -> 결측 데이터를 각 값의 평균으로 대체¶

데이터 개수 확인¶

In [181]:

df.count()

Out[181]:

PassengerId    891
Survived       891
Pclass         891
Name           891
Sex            891
Age            714
SibSp          891
Parch          891
Ticket         891
Fare           891
Cabin          204
Embarked       889
dtype: int64

결측치 확인¶

In [182]:

df.isnull().sum()

Out[182]:

PassengerId      0
Survived         0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age            177
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             0
Cabin          687
Embarked         2
dtype: int64

결측치 평균값으로 대체¶

In [183]:

df2=df.fillna(df.mean())
df2

Out[183]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

원 데이터와의 비교¶

In [184]:

df

Out[184]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.0	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.0	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	NaN	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.0	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.0	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

In [185]:

df2.isnull().sum()

Out[185]:

PassengerId      0
Survived         0
Pclass           0
Name             0
Sex              0
Age              0
SibSp            0
Parch            0
Ticket           0
Fare             0
Cabin          687
Embarked         2
dtype: int64

2) 이상 데이터 처리¶

이상 데이터 시각화 -> 이상 데이터 삭제¶

In [186]:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pylab as plt
plt.boxplot(df2['Age'])
plt.show()

In [187]:

df2[df2["Age"]>100]

Out[187]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked

In [188]:

plt.boxplot(df2['Fare'])
plt.show()

In [238]:

df2[df2["Fare"]>500]

Out[238]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_class	Age_class2
679	680	1	1	Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez	male	30.0	0	1	PC 17755	512.3292	B51 B53 B55	C	성년	노년
737	738	1	1	Lesurer, Mr. Gustave J	male	30.0	0	0	PC 17755	512.3292	B101	C	성년	노년

이상 데이터 제거¶

In [239]:

df2=df2.drop(행n)

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-239-2a325d4d54d5> in <module>
----> 1 df2=df2.drop(행n)

NameError: name '행n' is not defined

3) 중복 데이터 처리¶

중복 데이터 확인 -> 중복 데이터 처리 [유일한 값 1개만 남기고 나머지 제거]¶

In [190]:

pd.set_option('display.max_rows', None)

In [191]:

pd.reset_option('^display.', silent=True)

In [192]:

df2.duplicated()

Out[192]:

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

완전히 같은 행 제거 처리¶

In [193]:

df2=df2.drop_duplicates()
df2

Out[193]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

두 열의 값이 같은 행 제거 처리¶

In [194]:

df2=df2.drop_duplicates(subset=['Name','Age'])
df2

Out[194]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

3. 데이터 보기¶

1) 데이터 확인¶

범주형 변수와 연속형 변수 확인

범주형 변수 : name, sex, ticket, cabin, embarked, boat, home.dest¶

연속형 변수: pclass, survived, age, sibsp, parch, fare, body¶

데이터 유형 확인¶

In [195]:

df2.dtypes

Out[195]:

PassengerId      int64
Survived         int64
Pclass           int64
Name            object
Sex             object
Age            float64
SibSp            int64
Parch            int64
Ticket          object
Fare           float64
Cabin           object
Embarked        object
dtype: object

데이터 기본 정보 출력¶

In [196]:

df2.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   PassengerId  891 non-null    int64  
 1   Survived     891 non-null    int64  
 2   Pclass       891 non-null    int64  
 3   Name         891 non-null    object 
 4   Sex          891 non-null    object 
 5   Age          891 non-null    float64
 6   SibSp        891 non-null    int64  
 7   Parch        891 non-null    int64  
 8   Ticket       891 non-null    object 
 9   Fare         891 non-null    float64
 10  Cabin        204 non-null    object 
 11  Embarked     889 non-null    object 
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 90.5+ KB

데이터 행 인덱스 확인¶

In [197]:

df2.iloc[0]

Out[197]:

PassengerId                          1
Survived                             0
Pclass                               3
Name           Braund, Mr. Owen Harris
Sex                               male
Age                                 22
SibSp                                1
Parch                                0
Ticket                       A/5 21171
Fare                              7.25
Cabin                              NaN
Embarked                             S
Name: 0, dtype: object

데이터 상위 데이터 추출¶

In [198]:

df2.head()

Out[198]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.0	1	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.0	1	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.0	1	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.0	0	373450	8.0500	NaN	S

데이터 하위 데이터 추출¶

In [199]:

df2.tail()

Out[199]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.00	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.00	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.45	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.00	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.75	NaN	Q

데이터 프레임 인덱스 보기¶

In [200]:

df2.index

Out[200]:

Int64Index([  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,
            ...
            881, 882, 883, 884, 885, 886, 887, 888, 889, 890],
           dtype='int64', length=891)

행, 열 구조 보기¶

In [201]:

df2.values

Out[201]:

array([[1, 0, 3, ..., 7.25, nan, 'S'],
       [2, 1, 1, ..., 71.2833, 'C85', 'C'],
       [3, 1, 3, ..., 7.925, nan, 'S'],
       ...,
       [889, 0, 3, ..., 23.45, nan, 'S'],
       [890, 1, 1, ..., 30.0, 'C148', 'C'],
       [891, 0, 3, ..., 7.75, nan, 'Q']], dtype=object)

요금기준 오름차순 정렬¶

In [202]:

df2.sort_values(by=['Fare'], axis=0)

Out[202]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
271	272	1	3	Tornquist, Mr. William Henry	male	25.000000	0	0	LINE	0.0000	NaN	S
597	598	0	3	Johnson, Mr. Alfred	male	49.000000	0	0	LINE	0.0000	NaN	S
302	303	0	3	Johnson, Mr. William Cahoone Jr	male	19.000000	0	0	LINE	0.0000	NaN	S
633	634	0	1	Parr, Mr. William Henry Marsh	male	29.699118	0	0	112052	0.0000	NaN	S
277	278	0	2	Parkes, Mr. Francis "Frank"	male	29.699118	0	0	239853	0.0000	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
438	439	0	1	Fortune, Mr. Mark	male	64.000000	1	4	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
341	342	1	1	Fortune, Miss. Alice Elizabeth	female	24.000000	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
737	738	1	1	Lesurer, Mr. Gustave J	male	35.000000	0	0	PC 17755	512.3292	B101	C
258	259	1	1	Ward, Miss. Anna	female	35.000000	0	0	PC 17755	512.3292	NaN	C
679	680	1	1	Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez	male	36.000000	0	1	PC 17755	512.3292	B51 B53 B55	C

891 rows × 12 columns

요금기준 내림차순 정렬¶

In [203]:

df2.sort_values(by=['Fare'], axis=0, ascending=False)

Out[203]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
258	259	1	1	Ward, Miss. Anna	female	35.000000	0	0	PC 17755	512.3292	NaN	C
737	738	1	1	Lesurer, Mr. Gustave J	male	35.000000	0	0	PC 17755	512.3292	B101	C
679	680	1	1	Cardeza, Mr. Thomas Drake Martinez	male	36.000000	0	1	PC 17755	512.3292	B51 B53 B55	C
88	89	1	1	Fortune, Miss. Mabel Helen	female	23.000000	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
27	28	0	1	Fortune, Mr. Charles Alexander	male	19.000000	3	2	19950	263.0000	C23 C25 C27	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
633	634	0	1	Parr, Mr. William Henry Marsh	male	29.699118	0	0	112052	0.0000	NaN	S
413	414	0	2	Cunningham, Mr. Alfred Fleming	male	29.699118	0	0	239853	0.0000	NaN	S
822	823	0	1	Reuchlin, Jonkheer. John George	male	38.000000	0	0	19972	0.0000	NaN	S
732	733	0	2	Knight, Mr. Robert J	male	29.699118	0	0	239855	0.0000	NaN	S
674	675	0	2	Watson, Mr. Ennis Hastings	male	29.699118	0	0	239856	0.0000	NaN	S

891 rows × 12 columns

단순열 합계¶

In [204]:

df2.sum(axis=1)

Out[204]:

0       34.250000
1      114.283300
2       40.925000
3       95.100000
4       51.050000
          ...    
886    929.000000
887    939.000000
888    948.149118
889    948.000000
890    933.750000
Length: 891, dtype: float64

2) 범주형 변수¶

빈도분석과 교차분석 수행

(1) 빈도분석¶

가장 빈도가 높은 데이터: 남자, 3등석, 죽음¶

가장 빈도가 낮은 데이터: 여자, 2등석, 생존¶

In [205]:

df2

Out[205]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q

891 rows × 12 columns

In [206]:

df2['Sex'].value_counts()

Out[206]:

male      577
female    314
Name: Sex, dtype: int64

In [207]:

df2['Pclass'].value_counts()

Out[207]:

3    491
1    216
2    184
Name: Pclass, dtype: int64

In [208]:

df2['Survived'].value_counts()

Out[208]:

0    549
1    342
Name: Survived, dtype: int64

(2) 교차 분석¶

범주형 변수 간 빈도분석을 확장해 교차분석표 작성¶

In [209]:

pd.crosstab(df2['Sex'],df2['Pclass'])

Out[209]:

Pclass	1	2	3
Sex
female	94	76	144
male	122	108	347

여백 또는 누적값 확인¶

In [210]:

pd.crosstab(df2['Sex'],df2['Pclass'], margins=True)

Out[210]:

Pclass	1	2	3	All
Sex
female	94	76	144	314
male	122	108	347	577
All	216	184	491	891

전체 빈도 비율 확인¶

In [211]:

pd.crosstab(df2['Sex'],df2['Pclass']).apply(lambda r: r/len(df2),axis=1)

Out[211]:

Pclass	1	2	3
Sex
female	0.105499	0.085297	0.161616
male	0.136925	0.121212	0.389450

3) 연속형 변수¶

데이터 중심 확인 [평균값과 중위값의 차이를 보고 데이터 클린징이 잘 수행되었는지 확인]
데이터 퍼짐 정도 확인

In [212]:

df2.describe()

Out[212]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Age	SibSp	Parch	Fare
count	891.000000	891.000000	891.000000	891.000000	891.000000	891.000000	891.000000
mean	446.000000	0.383838	2.308642	29.699118	0.523008	0.381594	32.204208
std	257.353842	0.486592	0.836071	13.002015	1.102743	0.806057	49.693429
min	1.000000	0.000000	1.000000	0.420000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	223.500000	0.000000	2.000000	22.000000	0.000000	0.000000	7.910400
50%	446.000000	0.000000	3.000000	29.699118	0.000000	0.000000	14.454200
75%	668.500000	1.000000	3.000000	35.000000	1.000000	0.000000	31.000000
max	891.000000	1.000000	3.000000	80.000000	8.000000	6.000000	512.329200

4) 파생변수(유도변수) 만들기¶

In [90]:

df2['total']=df2['total_bill']+df2['tip']

---------------------------------------------------------------------------
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.PyObjectHashTable.get_item()

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

KeyError: 'total_bill'

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

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-90-b78c44a1fef5> in <module>
----> 1 df2['total']=df2['total_bill']+df2['tip']

C:\python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)
   2900             if self.columns.nlevels > 1:
   2901                 return self._getitem_multilevel(key)
-> 2902             indexer = self.columns.get_loc(key)
   2903             if is_integer(indexer):
   2904                 indexer = [indexer]

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: 'total_bill'

4. 데이터 탐색¶

1) 데이터 바이닝¶

1-20 미성년, 21-60 성년, 61-100 노년으로 나누기¶

In [213]:

bins=[1,20,60,100]
df2_Age=pd.cut(df2["Age"],bins,labels=["미성년", "성년","노년"])
df2["Age_class"]=df2_Age
df2

Out[213]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_class
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	성년
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	성년
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	성년
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S	성년
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S	성년
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S	성년
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S	미성년
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S	성년
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C	성년
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q	성년

891 rows × 13 columns

나이를 3개 범주로 구분하기¶

In [215]:

df2_Age2=pd.qcut(df2["Age"], q=3, labels=["미성년","성년","노년"])
df2["Age_class2"]=df2_Age2
df2

Out[215]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_class	Age_class2
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	성년	미성년
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	성년	노년
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	성년	성년
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S	성년	노년
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S	성년	노년
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S	성년	성년
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S	미성년	미성년
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S	성년	성년
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C	성년	성년
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q	성년	노년

891 rows × 14 columns

범주형 컬럼 처리¶

In [216]:

df2['Sex']=df2['Sex'].astype('category')

In [217]:

df2['Pclass']=df2['Pclass'].astype('category')

In [218]:

df2['Embarked']=df2['Embarked'].astype('category')

In [219]:

df2

Out[219]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_class	Age_class2
0	1	0	3	Braund, Mr. Owen Harris	male	22.000000	1	0	A/5 21171	7.2500	NaN	S	성년	미성년
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	성년	노년
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	성년	성년
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S	성년	노년
4	5	0	3	Allen, Mr. William Henry	male	35.000000	0	0	373450	8.0500	NaN	S	성년	노년
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
886	887	0	2	Montvila, Rev. Juozas	male	27.000000	0	0	211536	13.0000	NaN	S	성년	성년
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S	미성년	미성년
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S	성년	성년
889	890	1	1	Behr, Mr. Karl Howell	male	26.000000	0	0	111369	30.0000	C148	C	성년	성년
890	891	0	3	Dooley, Mr. Patrick	male	32.000000	0	0	370376	7.7500	NaN	Q	성년	노년

891 rows × 14 columns

성별, 선실 , 나이 그룹에 의한 생존율 계산¶

In [220]:

df4=df2.groupby(['Sex','Age_class','Pclass'])["Survived"].mean()
df5=df4.unstack("Pclass")
df5

Out[220]:

	Pclass	1	2	3
Sex	Age_class
female	미성년	0.928571	1.000000	0.465116
	성년	0.974359	0.900000	0.489583
	노년	1.000000	NaN	1.000000
male	미성년	0.500000	0.357143	0.180556
	성년	0.388350	0.069767	0.119850
	노년	0.083333	0.333333	0.000000

성별 및 선실에 의한 생존율을 피봇 데이터로 표현¶

In [231]:

df2.pivot_table(['Survived'],index=['Sex','Pclass'], aggfunc='mean')

Out[231]:

		Survived
Sex	Pclass
female	1	0.968085
	2	0.921053
	3	0.500000
male	1	0.368852
	2	0.157407
	3	0.135447

2) 그룹 함수로 분석하기¶

In [221]:

df3=df2.groupby(['Sex'])
df3

Out[221]:

<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000002367CA772E0>

In [222]:

df3.get_group('female')

Out[222]:

	PassengerId	Survived	Pclass	Name	Sex	Age	SibSp	Parch	Ticket	Fare	Cabin	Embarked	Age_class	Age_class2
1	2	1	1	Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th...	female	38.000000	1	0	PC 17599	71.2833	C85	C	성년	노년
2	3	1	3	Heikkinen, Miss. Laina	female	26.000000	0	0	STON/O2. 3101282	7.9250	NaN	S	성년	성년
3	4	1	1	Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)	female	35.000000	1	0	113803	53.1000	C123	S	성년	노년
8	9	1	3	Johnson, Mrs. Oscar W (Elisabeth Vilhelmina Berg)	female	27.000000	0	2	347742	11.1333	NaN	S	성년	성년
9	10	1	2	Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem)	female	14.000000	1	0	237736	30.0708	NaN	C	미성년	미성년
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
880	881	1	2	Shelley, Mrs. William (Imanita Parrish Hall)	female	25.000000	0	1	230433	26.0000	NaN	S	성년	미성년
882	883	0	3	Dahlberg, Miss. Gerda Ulrika	female	22.000000	0	0	7552	10.5167	NaN	S	성년	미성년
885	886	0	3	Rice, Mrs. William (Margaret Norton)	female	39.000000	0	5	382652	29.1250	NaN	Q	성년	노년
887	888	1	1	Graham, Miss. Margaret Edith	female	19.000000	0	0	112053	30.0000	B42	S	미성년	미성년
888	889	0	3	Johnston, Miss. Catherine Helen "Carrie"	female	29.699118	1	2	W./C. 6607	23.4500	NaN	S	성년	성년

314 rows × 14 columns

In [223]:

df2.groupby('Pclass').mean()

Out[223]:

	PassengerId	Survived	Age	SibSp	Parch	Fare
Pclass
1	461.597222	0.629630	37.048118	0.416667	0.356481	84.154687
2	445.956522	0.472826	29.866958	0.402174	0.380435	20.662183
3	439.154786	0.242363	26.403259	0.615071	0.393075	13.675550

성별과 좌석등급으로 구분한 연속형 데이터 평균 [생존율, 평균나이, 평균 비용]¶

In [224]:

df2.groupby(['Pclass','Sex']).mean()

Out[224]:

		PassengerId	Survived	Age	SibSp	Parch	Fare
Pclass	Sex
1	female	469.212766	0.968085	34.141405	0.553191	0.457447	106.125798
1	male	455.729508	0.368852	39.287717	0.311475	0.278689	67.226127
2	female	443.105263	0.921053	28.748661	0.486842	0.605263	21.970121
2	male	447.962963	0.157407	30.653908	0.342593	0.222222	19.741782
3	female	399.729167	0.500000	24.068493	0.895833	0.798611	16.118810
3	male	455.515850	0.135447	27.372153	0.498559	0.224784	12.661633

3) 그룹 분석 활용 [차별화 분석 포인트]¶

(1)그룹 분석 통계¶

여러 통계 함수 적용¶

In [225]:

df2.groupby(["Sex","Pclass"]).aggregate([np.mean, np.sum, 'count'])

Out[225]:

		PassengerId			Survived			Age			SibSp			Parch			Fare
		mean	sum	count	mean	sum	count	mean	sum	count	mean	sum	count	mean	sum	count	mean	sum	count
Sex	Pclass
female	1	469.212766	44106	94	0.968085	91	94	34.141405	3209.292059	94	0.553191	52	94	0.457447	43	94	106.125798	9975.8250	94
	2	443.105263	33676	76	0.921053	70	76	28.748661	2184.898235	76	0.486842	37	76	0.605263	46	76	21.970121	1669.7292	76
	3	399.729167	57561	144	0.500000	72	144	24.068493	3465.862941	144	0.895833	129	144	0.798611	115	144	16.118810	2321.1086	144
male	1	455.729508	55599	122	0.368852	45	122	39.287717	4793.101471	122	0.311475	38	122	0.278689	34	122	67.226127	8201.5875	122
	2	447.962963	48380	108	0.157407	17	108	30.653908	3310.622059	108	0.342593	37	108	0.222222	24	108	19.741782	2132.1125	108
	3	455.515850	158064	347	0.135447	47	347	27.372153	9498.137059	347	0.498559	173	347	0.224784	78	347	12.661633	4393.5865	347

(2) 그룹 분석 함수 / 람다¶

나이 10살단위로 나누기¶

In [226]:

def age_cat(Age):
    if math.isnan(Age):
        return -1
    return (Age//10)*10

In [227]:

df2["Age"]=df2['Age'].apply(age_cat)

In [228]:

age_result=df2.groupby(['Age','Pclass']).aggregate([np.mean,'count'])['Survived']

좌석등급별 남자, 여자 생존자수¶

In [229]:

age_result

Out[229]:

		mean	count
Age	Pclass
0.0	1	0.666667	3
	2	1.000000	17
	3	0.452381	42
10.0	1	0.833333	18
	2	0.500000	18
	3	0.257576	66
20.0	1	0.593750	64
	2	0.406250	64
	3	0.241636	269
30.0	1	0.780000	50
	2	0.395833	48
	3	0.217391	69
40.0	1	0.594595	37
	2	0.555556	18
	3	0.058824	34
50.0	1	0.555556	27
	2	0.333333	15
	3	0.000000	6
60.0	1	0.307692	13
	2	0.333333	3
	3	0.333333	3
70.0	1	0.000000	3
	2	0.000000	1
	3	0.000000	2
80.0	1	1.000000	1
	2	NaN	0
	3	NaN	0

(3) 간단한 시각화¶

어떤 좌석의 어떤 성별이 생존률이 높을까¶

In [230]:

age_result['mean'].sort_values(ascending=False).plot.bar()

Out[230]:

<AxesSubplot:xlabel='Age,Pclass'>

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[빅데이터 분석 프로젝트] 마크다운으로 타이타닉 탑승객의 생존률 보고서 작성하기 -Part 2

데이터 분석처리¶

데이터 분석 순서¶

1. 원 데이터 백업¶

2. 데이터 클린징¶

3. 데이터 보기¶

4. 데이터 탐색¶

1. 원 데이터 백업¶

2. 데이터 클린징¶

1) 결측 데이터 처리¶

결측 데이터 개수 확인 -> 결측 데이터를 각 값의 평균으로 대체¶

데이터 개수 확인¶

결측치 확인¶

결측치 평균값으로 대체¶

원 데이터와의 비교¶

2) 이상 데이터 처리¶

이상 데이터 시각화 -> 이상 데이터 삭제¶

이상 데이터 제거¶

3) 중복 데이터 처리¶

중복 데이터 확인 -> 중복 데이터 처리 [유일한 값 1개만 남기고 나머지 제거]¶

완전히 같은 행 제거 처리¶

두 열의 값이 같은 행 제거 처리¶

3. 데이터 보기¶

1) 데이터 확인¶

범주형 변수 : name, sex, ticket, cabin, embarked, boat, home.dest¶

연속형 변수: pclass, survived, age, sibsp, parch, fare, body¶

데이터 유형 확인¶

데이터 기본 정보 출력¶

데이터 행 인덱스 확인¶

데이터 상위 데이터 추출¶

데이터 하위 데이터 추출¶

데이터 프레임 인덱스 보기¶

행, 열 구조 보기¶

요금기준 오름차순 정렬¶

요금기준 내림차순 정렬¶

단순열 합계¶

2) 범주형 변수¶

(1) 빈도분석¶

가장 빈도가 높은 데이터: 남자, 3등석, 죽음¶

가장 빈도가 낮은 데이터: 여자, 2등석, 생존¶

(2) 교차 분석¶

범주형 변수 간 빈도분석을 확장해 교차분석표 작성¶

여백 또는 누적값 확인¶

전체 빈도 비율 확인¶

3) 연속형 변수¶

4) 파생변수(유도변수) 만들기¶

4. 데이터 탐색¶

1) 데이터 바이닝¶

1-20 미성년, 21-60 성년, 61-100 노년으로 나누기¶

나이를 3개 범주로 구분하기¶

범주형 컬럼 처리¶

성별, 선실 , 나이 그룹에 의한 생존율 계산¶

성별 및 선실에 의한 생존율을 피봇 데이터로 표현¶

2) 그룹 함수로 분석하기¶

성별과 좌석등급으로 구분한 연속형 데이터 평균 [생존율, 평균나이, 평균 비용]¶

3) 그룹 분석 활용 [차별화 분석 포인트]¶

(1)그룹 분석 통계¶

여러 통계 함수 적용¶

(2) 그룹 분석 함수 / 람다¶

나이 10살단위로 나누기¶

좌석등급별 남자, 여자 생존자수¶

(3) 간단한 시각화¶

어떤 좌석의 어떤 성별이 생존률이 높을까¶

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