1. Getting & Knowing Data

<aside> 🌴

• fillna, dropna 등 inplace=True 안하면 정답과 다른 값 출력됨 주의 </aside>

1. 데이터 행과 열의 갯수를 출력하라

   • ans

2. 수치형 변수를 가진 컬럼을 출력하라

   범주형 변수를 가진 컬럼을 출력하라

   • ANS

3. 각 컬럼의 결측치 숫자를 파악하라

   id          0
   일자          0
   시도명         0
   읍면동명        0
   거주인구        0
   근무인구        0
   방문인구        0
   총 유동인구      0
   평균 속도       0
   평균 소요 시간    0
   평균 기온       0
   일강수량        0
   평균 풍속       0
   dtype: int64
   

   • ANS

4. 각 컬럼의 데이터수, 데이터타입을 한번에 확인하라

   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   RangeIndex: 9621 entries, 0 to 9620
   Data columns (total 13 columns):
    #   Column    Non-Null Count  Dtype  
   ---  ------    --------------  -----  
    0   id        9621 non-null   int64  
    1   일자        9621 non-null   object 
    2   시도명       9621 non-null   object 
    3   읍면동명      9621 non-null   object 
    4   거주인구      9621 non-null   float64
    5   근무인구      9621 non-null   float64
    6   방문인구      9621 non-null   float64
    7   총 유동인구    9621 non-null   float64
    8   평균 속도     9621 non-null   float64
    9   평균 소요 시간  9621 non-null   float64
    10  평균 기온     9621 non-null   float64
    11  일강수량      9621 non-null   float64
    12  평균 풍속     9621 non-null   float64
   dtypes: float64(9), int64(1), object(3)
   memory usage: 977.3+ KB
   

   • ANS

5. 각 수치형 변수의 분포(사분위, 평균, 표준편차, 최대 , 최소)를 확인하라❌

   id	거주인구	근무인구	방문인구	총 유동인구	평균 속도	평균 소요 시간	평균 기온	일강수량	평균 풍속
   count	9621.000000	9.621000e+03	9621.000000	9621.000000	9.621000e+03	9621.000000	9621.000000	9621.000000	9621.000000
   mean	27258.000000	3.174315e+05	35471.201510	195889.561802	5.487922e+05	41.109084	37.215873	13.550828	6.972426
   std	2777.487804	2.982079e+05	40381.214775	140706.090325	4.608802e+05	8.758631	12.993786	7.745515	27.617260
   min	22448.000000	9.305552e+03	1407.936000	11538.322000	2.225181e+04	24.333000	12.667000	-9.600000	0.000000
   25%	24853.000000	9.539939e+04	12074.498000	99632.153000	2.216910e+05	34.250000	27.889000	7.600000	0.000000
   50%	27258.000000	2.221105e+05	21960.928000	152805.335000	3.866935e+05	39.640000	34.500000	13.400000	0.000000
   75%	29663.000000	4.106671e+05	40192.032000	236325.109000	6.406918e+05	49.105000	46.176000	19.700000	1.500000
   max	32068.000000	1.364504e+06	263476.965000	723459.209000	2.066484e+06

   • ANS

6. 평균 속도 컬럼의 4분위 범위(IQR) 값을 구하여라

   14.854999999999997

   • ans

7. 읍면동명 컬럼의 유일값 개수를 출력하라

   • ans

8. 읍면동명 컬럼의 유일값을 모두 출력하라

   array(['도두동', '외도동', '이도2동', '일도1동', '대천동', '서홍동', '한경면', '송산동', '조천읍',
          '일도2동', '영천동', '예래동', '대륜동', '삼도1동', '이호동', '건입동', '중앙동', '삼양동',
          '삼도2동', '이도1동', '남원읍', '대정읍', '정방동', '효돈동', '아라동', '한림읍', '구좌읍',
          '용담1동', '오라동', '화북동', '연동', '표선면', '중문동', '성산읍', '안덕면', '천지동',
          '노형동', '동홍동', '용담2동', '봉개동', '애월읍'], dtype=object)
   

   • code

9. 결측치가 있는 데이터 행을 모두 삭제

   • 코드

10. 앞에서 부터 70%의 데이터를 사용해라

    • 코드

11. 결측치가 있는 데이터를 골라라

    • 코드