데이터 프레임의 정보 요약하기 : value_counts()

데이터 프레임의 정보 요약하기

데이터 분석에서 데이터 프레임의 정보를 요약하는 것은 데이터의 구조와 내용을 이해하는 데 중요한 단계입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하면 데이터 프레임의 다양한 정보를 쉽게 요약할 수 있습니다. 이번 글에서는 데이터 프레임의 정보를 요약하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 프레임 생성

우선 예제 데이터를 사용하여 데이터 프레임을 생성해보겠습니다.

import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Edward'],
    'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
    'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

데이터 프레임 정보 요약

데이터 프레임의 구조 확인

info() 메소드를 사용하면 데이터 프레임의 구조를 확인할 수 있습니다. 이 메소드는 데이터 프레임의 각 열에 대한 요약 정보를 출력합니다.

# 데이터 프레임의 구조 확인
df_info = df.info()
print(df_info)

info() 메소드는 각 열의 데이터 타입, 결측치 개수, 메모리 사용량 등을 보여줍니다.

데이터 프레임의 요약 통계량

describe() 메소드를 사용하면 데이터 프레임의 요약 통계량을 계산할 수 있습니다. 이 메소드는 각 열에 대한 통계량을 출력합니다.

# 데이터 프레임의 요약 통계량
df_description = df.describe()
print(df_description)

데이터 프레임의 데이터 유형 확인 및 변환

dtypes 속성을 사용하면 데이터 프레임의 각 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.

# 데이터 프레임의 데이터 유형 확인
df_dtypes = df.dtypes
print(df_dtypes)

특정 열의 데이터 유형을 변환하려면 astype() 메소드를 사용합니다.

# 'Age' 열을 정수형으로 변환
df['Age'] = df['Age'].astype('int')
print(df.dtypes)

데이터 프레임의 특정 값 개수 확인

value_counts() 메소드를 사용하면 특정 열의 값 개수를 확인할 수 있습니다.

# 'Age' 열의 값 개수 확인
age_counts = df['Age'].value_counts()
print(age_counts)

결론

이번 블로그에서는 데이터 프레임의 정보를 요약하는 방법에 대해 알아보았습니다. 판다스를 사용하여 데이터 프레임의 구조를 확인하고, 요약 통계량을 계산하며, 데이터 유형을 확인 및 변환하는 방법을 파이썬 코드 예제와 함께 설명했습니다. 이러한 정보 요약 방법을 익히면 데이터의 특성을 빠르게 이해하고, 분석에 필요한 준비 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 다음 글에서는 데이터 프레임의 결측치 처리 방법에 대해 다루겠습니다.