03-1_연습문제_occupation

 

import pandas as pd

 

문제1. user_id를 인덱스로 사용한 데이터프레임 읽기

 

occupation.tsv

 

df = pd.read_csv("./data/occupation.tsv", sep='|', index_col = 'user_id')

 

 

문제2. 상위 25개 행 확인

df.head(25)

...

 

문제3. 하위 10개 행 확인

df.tail(10)

 

문제4. 데이터의 행 수 확인

df.shape[0]

943

 

len(df)

943

 

 

문제5. 컬럼 수 확인

df.shape[1]

4

 

len(df.columns)

4

 

 

문제6. 컬럼명 확인

df.columns

Index(['age', 'gender', 'occupation', 'zip_code'], dtype='object')

 

 

문제7. 데이터 인덱스 확인

df.index

Index([  1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,
       ...
       934, 935, 936, 937, 938, 939, 940, 941, 942, 943],
      dtype='int64', name='user_id', length=943)

 

 

문제8. 각 컬럼의 자료형 확인

df.dtypes

age            int64
gender        object
occupation    object
zip_code      object
dtype: object

 

 

문제9. occupation 컬럼 추출

df['occupation']

user_id
1         technician
2              other
3             writer
4         technician
5              other
           ...      
939          student
940    administrator
941          student
942        librarian
943          student
Name: occupation, Length: 943, dtype: object

 

 

문제10. occupation 컬럼의 고유값 수 확인

df['occupation'].value_counts()

occupation
student          196
other            105
educator          95
administrator     79
engineer          67
programmer        66
librarian         51
writer            45
executive         32
scientist         31
artist            28
technician        27
marketing         26
entertainment     18
healthcare        16
retired           14
lawyer            12
salesman          12
none               9
homemaker          7
doctor             7
Name: count, dtype: int64

 

df['occupation'].value_counts().count()

21

 

len(df['occupation'].value_counts())

21

 

df['occupation'].unique()

array(['technician', 'other', 'writer', 'executive', 'administrator',
       'student', 'lawyer', 'educator', 'scientist', 'entertainment',
       'programmer', 'librarian', 'homemaker', 'artist', 'engineer',
       'marketing', 'none', 'healthcare', 'retired', 'salesman', 'doctor'],
      dtype=object)

 

len(df['occupation'].unique())

21

 

df['occupation'].nunique()

21

 

 

문제11. occupation 컬럼의 최빈값 확인

df['occupation'].value_counts().index[0]

'student'

 

 

문제12. 수치형 컬럼의 기술 통계 확인

df.describe()

 

 

문제13. 모든 컬럼의 기술 통계 확인

df.describe(include = 'all')

 

 

문제14. occupation 컬럼의 기술 통계 확인

df['occupation'].describe()

count         943
unique         21
top       student
freq          196
Name: occupation, dtype: object

 

 

문제15. age컬럼의 평균 구하기¶

• 단, 소수점 이하는 반올림

round(df['age'].mean())

34

 

 

문제16. age컬럼에서 빈도가 가장 낮은 고유값 5개 확인

df['age'].value_counts().tail(5).index

Index([7, 66, 11, 10, 73], dtype='int64', name='age')