데이터 확인해보기
CCTV 앞부분,뒷부분 데이터 확인 (head,tail 사용)
오름차, 내림차 순으로 CCTV 갯수 확인 (sort_values 사용)
최근증가율 컬럼 추가, 내림차 순 확인 (column추가, sort_values 사용)
인구 현황과 확인하기
pop_Seoul 불러오기
첫행(합계) 데이터 지우기 (drop 사용)
중복되는 구 있는지 확인 (unique 사용)
외국인, 고령자 비율 만들어두기 (단순 사칙연산 외국인/인구수 * 100)
인구수, 외국인, 고령자 수 기준 정렬 (sort_values 사용)
Pandas 데이터 합치기
두 데이터 합치기
*데이터 만들기
merge를 이용해서 병합하기 / 데이터 병합 빈번히 발생하므로 익혀야함
- 두 데이터 프레임에서 컬럼이나 인덱스를 기준으로 잡고 병합하는 방법
- 기준이 되는 컬럼이나 인덱스를 키값이라고한다
- 기준이 되는 키값은 두 데이터 프레임에 모두 포함되어 있어야한다
pd.merge(left,right, on="key")
left, right의 각 키 컬럼에서 공통으로 가지고 있는 것들만 합친다.
pd.merge(left,right, how= "left" on="key")
left에 있는 키 컬럼의 값은 그대로, right에 키 컬럼 중 left와 공통으로 존재하는것만 합침.
(right에만 있던 K1컬럼은 사라지고 없는 행은 Nan으로 반환)
pd.merge(left,right, how= "outer" on="key")
둘 다 포함(key 컬럼 기준이며, 없는 컬럼은 Nan 으로 반환)
pd.merge(left,right, how= "inner" on="key")
교집합만 포함(기본값임. 즉 pd.merge(left,right, on="key") 이값과 동일)
data_result = pd.merge(CCTV_Seoul, pop_Seoul, on="구별") 로 병합
del,drop 사용하여 안쓰는 컬럼 삭제
set_index로 "구별" 을 index로 설정
인구데이터와 CCTV의 상관관계는 있을까?
상관계수 계산 (연산 할 수 있는 정수,실수만 가능 / 문자열 불가능)
data_result.corr()
데이터의 관계를 찾을때, 최소한의 근거가 있어야 해당데이터를 비교하는 의미가 존재
상관계수를 조사해서 0.2이상의 데이터를 비교하는것이 의미가 있다
CCTV 비율 만들어 비율이 높거나 낮은 구를 찾기
