02. Analysis Seoul Crime - 2. 데이터 개요

• 필요한 모듈 import
• 먼저 numpy와 pandas를 사용한다.

import numpy as np
import pandas as pd

• 데이터 읽기

# 데이터 읽기
crime_raw_data = pd.read_csv("../data/02. crime_in_Seoul.csv", thousands=",", encoding="euc-kr")  # thousands 숫자값을 문자로 인식할 수 있어서 설정
crime_raw_data.head()

숫자들이 콤마(,)를 사용하고 있어서 문자로 인식될 수 있다.
따라서 천단위 구분(thousands-',')이라고 알려주면 콤마를 제거하고 숫자형으로 읽는다.

• 데이터 정보 확인하기

crime_raw_data.info()

• info(): 데이터의 개요 확인하기
• RangeIndex가 65534인데, 310개이다.

• 특정 칼럼에서 unique 조사

crime_raw_data["죄종"].unique()

nan 값이 들어가 있다.

• NaN값 확인하기

crime_raw_data["죄종"].isnull()
#isnull이라는 메서드를 이용하면 null값들이 얼마나 있는지 boolean 타입으로 나옴

• 데이터 프레임 형태로 NaN값 나타내기

crime_raw_data[crime_raw_data["죄종"].isnull()]
# 원래 crime_raw_data에 마스킹을 씌어주면 데이터 프레임 형태로 나옴

nan값이 훨씬 더 많으니 nan 값이 아닌 값들만 가져와서 데이터 분석을 하도록 판단해야 한다.

• null 값이 아닌 데이터만 불러오기

crime_raw_data[crime_raw_data["죄종"].notnull()]

• null이 없는 즉, 조건에 맞는 데이터들만 crime_raw_data에 담기

crime_raw_data = crime_raw_data[crime_raw_data["죄종"].notnull()]

• null이 없는 데이터의 개요 확인하기

crime_raw_data.info()

아무 문제 없는 것을 확인할 수 있다.

• 데이터 탐색하기

crime_raw_data.head()

crime_raw_data.tail()