[파이썬] 데이터프레임 - 범주형 데이터 빈도수 구하기

1. 목표

 - 데이터 프레임의 범주형 데이터 빈도수 구하기

 

2. 도구

 - Google Colaboratory

 

3. 사전 정보 확인

[파이썬] 외부 데이터 (Gibhub) 불러오기와 정보 확인하기 (tistory.com)

[파이썬] 외부 데이터 (Gibhub) 불러오기와 정보 확인하기

3. 문제 파악

 - 위 기초통계량에 데이터를 확인하여 Sex, Pclass 에 대한 정보를 확인하고자 한다.

 - 위 head(20) 을 통해 데이터프레임 형태를 확인한 결과 Pclass 는 1,2,3,... 의 범주형 데이터를 가지는 형태이고, Sex 는 male, female 데이터 범주를 가지는 형태임을 확인할 수 있다.

 - 간략한 코딩을 통해 Pclass 의 빈도수와 Sex 의 빈도수를 확인해 보고자 한다.

 

4. 코드작성

import pandas as pd  # 판다스 패키지 임포트

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv")  # 타이타익 데이터 읽기 || 판다스 데이터프레임

## df.head(20)  # 데이터 구조 파악하기

print("****Pclass 범주 데이터 빈도수 확인하기****")  # 문구 출력

grp_Pclass = df.groupby("Pclass")  # 그룹지정
print(grp_Pclass.size())
print(type(grp_Pclass))

print("\n\n")  # 개행문자로 분리
print("****Sex 범주 데이터 빈도수 확인하기****")  # 문구 출력

grp_sex = df.groupby("Sex")  # 그룹지정
print(grp_sex.size())
print(type(grp_sex))

 

5. 결과출력

6. 해석

 - groupby 메소드와, size 메소드를 이용하여 데이터프레임의 범주형 데이터를 그룹핑시킨 후 각 범주에 대한 빈도수 (개수)를 구해보았다.

 - Pclass 는 3등급이 가장 많았고, Sex 는 male이 더 많이 탑승하고 있었다는 것을 확인했다.

 - 그리고 데이터 프레임에 범주형 컬럼을 groupby 시킨 후 생성되는 데이터는 groupby.generic.DataFrameGroupBy 라는 데이터 타입 (class 객체) 로 생성됨을 알 수 있다.

 

pandas.DataFrame.groupby — pandas 2.0.1 documentation (pydata.org)

pandas.DataFrame.groupby — pandas 2.0.1 documentation

print("\n\n")
grp_sex2 = df.groupby('Sex').mean()  # 그룹바이
print(grp_sex2)
print(type(grp_sex2))

- 위와 같이 groupby('Sex').mean() 를 실행한 결과이다.

- Sex 라는 범주형 데이터를 그룹핑을 시키는 것까지는 동일하나 Size() 메소드를 실행한 결과와

 mean() 메소드 처리 이후의 데이터 타입이 다른 것을 알 수 있다.

 - mean() 메소드 처리 이후에 반환되는 값은 frame.DataFrame 데이터 타입이다.

 

pandas.DataFrame — pandas 2.0.1 documentation (pydata.org)

pandas.DataFrame — pandas 2.0.1 documentation