파이썬 데이터 시각화 입문 3 : Pandas 연습문제

지난 글에서는 Pandas라는 라이브러리로 데이터를 다루는 방법에 대해 다루었다. 오늘은 pandas로 간단한 출력을 해보는 연습 문제를 풀어보려고 한다.

 

파이썬 데이터 시각화 입문 2 : Pandas 다루기

 

1. 데이터 출처

 

요즘은 공개된 빅데이터가 많다. 당장 구글에서 '빅데이터'를 검색만 해도 많은 사이트들이 든다. 그 중에서 공공데이터 포털, kaggle을 소개해보려고 한다. 

 

1) 공공 데이터 포털

 

공공데이터 포털은 국가가 보유하고 있는 다양한 데이터를 국민들이 이용할 수 있도록 제공하는 사이트이다. 해수의 온도, 기상, 지하철 이용, 인구밀도 등 다양한 정보를 제공한다. 이 사이트의 최대 장점은 대한민국 자료에 특화되어 있다는 것이다.

 

공공데이터 포털

 

2) kaggle

 

kaggle은 데이터 분석과학 커뮤니티로 많은 빅데이터를 구할 수 있다. 이곳에서 구할 수 있는 가장 유명한 데이터로는 타이타닉 데이터가 있다. 타이타닉에 탑승한 고객의 이름, 주소, 성별, 객실 클래스 등 다양한 자료가 담겨있다. 처음 데이터 시각화를 배울 경우 이 자료를 자주 이용한다.

 

Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

 

3) 오늘 우리가 쓸 자료는...

 

오늘 우리가 이용해 볼 데이터는 공공데이터 포털에 공개된 우리나라 시도별 폭염일수이다. 공공데이터 포털에서 검색해서 다운받아도 좋다. 원자료는 csv로 되어 있어서 xlsx 파일로 변경해 놓았다. 

 

hot_wave.xlsx

0.01MB

 

 

Pandas도 csv 파일을 처리할 수 있지만, 한글로 된 데이터가 있을 경우에는 오류가 난다. 그래서 파일을 읽기 위한 몇 줄의 코드가 더 필요하다. 우리는 아직 초보이기 때문에 가능하면 xlsx 형태로 된 데이터를 취급하도록 하자. 

 

2. 문제

 

이제 문제를 풀어볼 시간이다. 아래의 1~4번 지문에 따라 데이터를 출력해보고 해답을 보자.

 

1. hot_wave.xlsx 파일을 호출해서 hot이라는 변수에 담고, 제일 위쪽 3줄만 출력하기
2. hot_wave.xlsx 데이터 중 서울, 강릉의 폭염 일수만 출력하기
3. hot_wave.xlsx 데이터를 대전의 폭염일수를 기준으로 내림차순 정렬 후 기존의 인덱스를 버리고 인덱스 재지정하기
4. hot_wave.xlsx 데이터 중 폭염 측정년도가 2015년 이후인 데이터만 출력하기

 

 

3. 해답

 

난이도가 낮기 때문에 해답에 대한 설명은 따로 하지 않겠다. 모르겠다면 이전 글을 참고하자. 실수로 광고도 슬쩍 눌러준다면 더 좋다.

 

1) 1번 문제 해답

 

import pandas as pd

hot = pd.read_excel("./hot_wave.xlsx")
hot.head(3)

 

 

2) 2번 문제 해답

 

# 1. loc을 이용
hot.loc[:,["서울(일)", "강릉(일)"]]

# 2. iloc 이용
hot.iloc[:,1:3]

# 딕셔너리 형으로 조회
hot[["서울(일)", "강릉(일)"]]

# columns도 함께 이용
hot[hot.columns[1:3]]

 

 

3) 3번 문제 해답

 

# 매번 변수를 새롭게 지정할 경우
sortedHot = hot.sort_values("대전(일)", ascending=False)
reIndexHot = sortedHot.reset_index(drop=True)
reIndexHot

# inplace로 기존 변수 덮어쓰기
hot.sort_values("대전(일)", ascending=False, inplace=True)
hot.reset_index(drop=True, inplace=True)
hot

 

 

4) 4번 문제 해답

 

hot.loc[hot["연도별"] > 2015]

hot[hot["연도별"] > 2015]

hot[hot.연도별 > 2015]

 

 

4. 글을 마치며

 

다음 글에서는 Matplotlib의 기본적인 사용법에 대해 알아보려고 한다. 어느정도 matplotlib의 기능을 익힌 다음, pandas로 불러온 데이터를 Matplotlib으로 시각화시키는 순으로 익혀보자. 그럼 끝.

 

파이썬 데이터 시각화 입문 4 : Matplotlib 다루기