지역구 에너지 소비량 데이터

 

https://www.datamanim.com/dataset/03_dataq/typeone.html#id6

작업 1유형 — DataManim

 

 

Question

DateTime컬럼을 통해 각 월별로 몇개의 데이터가 있는지 데이터 프레임으로 구하여라

import pandas as pd
df= pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/consum/Tetuan%20City%20power%20consumption.csv')
df.head()

 

 

df.info()

 

 

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
result = df['DateTime'].dt.month.value_counts().sort_index().to_frame()
print(result)

 

 

 

Question

3월달의 각 시간대별 온도의 평균들 중 가장 낮은 시간대의 온도를 출력하라

target = df[df.DateTime.dt.month ==3]
result = target.groupby(target.DateTime.dt.hour)['Temperature'].mean().sort_values()
result

 

 

 

target = df[df.DateTime.dt.month ==3]
result = target.groupby(target.DateTime.dt.hour)['Temperature'].mean().sort_values().values[0]
print(result)

 

 

Question

3월달의 각 시간대별 온도의 평균들 중 가장 높은 시간대의 온도를 출력하라

target = df[df.DateTime.dt.month ==3]
result = target.groupby(target.DateTime.dt.hour)['Temperature'].mean().sort_values().values[-1]
print(result)

 

 

 

Question

Zone 1 Power Consumption 컬럼의 value값의 크기가 Zone 2 Power Consumption 컬럼의 value값의 크기보다 큰 데이터들의 Humidity의 평균을 구하여라

result = df[df['Zone 1 Power Consumption'] > df['Zone 2  Power Consumption']].Humidity.mean()
print(result)

 

 

 

Question

각 zone의 에너지 소비량의 상관관계를 구해서 데이터 프레임으로 표기하라

result = df.iloc[:,-3:].corr()
display(result)

 

 

 

 

 

 

Question

Temperature의 값이 10미만의 경우 A, 10이상 20미만의 경우 B,20이상 30미만의 경우 C, 그 외의 경우 D라고 할때 각 단계의 데이터 숫자를 구하여라

def split_data(x):
    if x<10:
        return "A"
    elif x<20:
        return 'B'
    elif x<30:
        return 'C'
    else:
        return 'D'
    
df['sp'] = df.Temperature.map(split_data)
result = df['sp'].value_counts()
display(result)

 

 

 

 

Question

6월 데이터중 12시의 Temperature의 표준편차를 구하여라

result =df[(df.DateTime.dt.month ==6) & (df.DateTime.dt.hour ==12)].Temperature.std()
print(result)

 

 

Question

6월 데이터중 12시의 Temperature의 분산을 구하여라

result =df[(df.DateTime.dt.month ==6) & (df.DateTime.dt.hour ==12)].Temperature.var()
print(result)

 

 

 

 

Question

Temperature의 평균이상의 Temperature의 값을 가지는 데이터를 Temperature를 기준으로 정렬 했을때 4번째 행의 Humidity 값은?

result = df[df.Temperature >= df.Temperature.mean()].sort_values('Temperature').Humidity.values[3]
print(result)

 

 

 

Question

**Temperature의 중간값 이상의 Temperature의 값을 가지는 데이터를Temperature를 기준으로 정렬 했을때 4번째 행의 Humidity 값은?

**

result = df[df.Temperature >= df.Temperature.median()].sort_values('Temperature').Humidity.values[3]
print(result)