[AI SCHOOL 5기] 데이터 분석 실습 - 데이터 분석

Practice Data

• 서울시 범죄현황 통계자료

범죄별로 검거율 계산

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# gu_df는 실습 자료에 서울시 경찰청의 소속 구 데이터를 추가한 DataFrame
gu_df['강간검거율'] = gu_df['강간(검거)']/gu_df['강간(발생)']*100
gu_df['강도검거율'] = gu_df['강도(검거)']/gu_df['강도(발생)']*100
gu_df['살인검거율'] = gu_df['살인(검거)']/gu_df['살인(발생)']*100
gu_df['절도검거율'] = gu_df['절도(검거)']/gu_df['절도(발생)']*100
gu_df['폭력검거율'] = gu_df['폭력(검거)']/gu_df['폭력(발생)']*100
gu_df['검거율'] = gu_df['소계(검거)']/gu_df['소계(발생)']*100

해당 계산법의 문제:

• 이전 연도에 발생한 사건이 많이 검거될 경우 검거율이 100%를 초과
• 발생 건수가 0인 경우 검거율에 결측치(N/A)가 발생

초과된 검거율을 최댓값으로 조정:

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# 검거율에 해당되는 열의 집합 columns
columns = ['강간검거율', '강도검거율', '살인검거율', '절도검거율', '폭력검거율']

1. 모든 행에 대해 반복문 실행

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for row_index, row in gu_df_rate.iterrows():
    for column in columns:
        if row[column] > 100:
            gu_df.at[row_index, column] = 100

2. Masking 기법 활용

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gu_df[ gu_df[columns] > 100 ] = 100

• gu_df[columns] > 100은 True와 False로 이루어진 행렬을 반환
• 해당 행렬을 gu_df의 Key로 사용하면 True에 해당하는 값이 채로 친듯 솎아 걸러짐
• 조건이 두 개 이상일 경우 괄호로 감싸주어야 함
• Pandas에서는 and, or, not이 동작하지 않기 때문에 &, |, ~ 사용
• gu_df[ (gu_df['살인(발생)'] > 7) & (gu_df['폭력(발생)'] > 2000) ]

결측치를 의미있는 값으로 변경:

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gu_df['살인검거율'] = gu_df['살인검거율'].fillna(100)

인구 데이터 Merge

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# 인구 데이터에 해당하는 csv 파일 불러오기
popul_df = pd.read_csv('pop_kor.csv', encoding='utf-8')

Pandas Merge Functions

1. Join: A.join(B)
   • A와 B의 index 열이 동일해야 함
2. Merge: pd.merge(A, B, left_on=, right_on=, how=)
   • DataFrame A의 기준 left_on과 DataFrame B의 기준 right_on을 비교
   • how 옵션에는 inner (교집합), full_outer (합집합),
     left_outer (A 기준 합), right_outer (B 기준 합) 가능
3. Concatenate: pd.concat([A, B], axis=)
   • 무조건 갖다 붙이기 때문에 사용에 주의

Additional Pandas Functions

1. df.iterrow(): 반복문을 사용해 모든 행을 참조할 때 사용, (행 이름, Series) 반환
2. df.at[]: DataFrame에서 단일 값 추출 (단일 인덱싱에서 df.loc[]보다 빠름)
3. df.[].fillna(): 결측치(N/A)를 의미있는 값으로 바꿈 (Series가 가지고 있는 함수)
4. df[df[]].str.contains()]: 특정 문자가 포함된 행을 표시
5. Setting Index
   • pd.read_csv('pop_kor.csv', encoding='utf-8', index_col=)
   • pd.read_csv('pop_kor.csv', encoding='utf-8').set_index()