06 Pivot

 

 

https://www.datamanim.com/dataset/99_pandas/pandasMain.html#time-series

판다스 연습 튜토리얼 — DataManim

 

 

Question 83

Indicator을 삭제하고 First Tooltip 컬럼에서 신뢰구간에 해당하는 표현을 지워라

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/under5MortalityRate.csv')
df

 

df.drop('Indicator',axis=1,inplace=True)

df['First Tooltip'] = df['First Tooltip'].map(lambda x: float(x.split("[")[0]))
Ans = df
Ans.head(4)

 

 

 

Question 84

년도가 2015년 이상, Dim1이 Both sexes인 케이스만 추출하라

target = df[(df.Period >=2015) & (df.Dim1 =='Both sexes')]
Ans = target
Ans.head(3)

 

 

 

Question 85

84번 문제에서 추출한 데이터로 아래와 같이 나라에 따른 년도별 사망률을 데이터 프레임화 하라

Ans = target.pivot(index='Location',columns='Period',values='First Tooltip')
Ans.head(3)

 

 

 

Question 86

Dim1에 따른 년도별 사망비율의 평균을 구하라

Ans = df.pivot_table(index='Dim1',columns='Period',values='First Tooltip',aggfunc='mean')
Ans.iloc[:,:4]

df.pivot_table(index='', columns='', values='', aggfunc='')

.pivot_table()함수는 .pivot()메소드와 유사하게 동작하지만 aggfunc라는 옵션을 통해 데이터의 통계량을 바로 계산할 수 있다는 점이 차이점

 

 

 

Question 87

데이터에서 한국 KOR 데이터만 추출하라

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/winter.csv')
df

 

 

kr = df[df.Country=='KOR']
Ans = kr
Ans.head(4)

 

 

 

Question 88

한국 올림픽 메달리스트 데이터에서 년도에 따른 medal 갯수를 데이터프레임화 하라

Ans = kr.pivot_table(index='Year',columns='Medal',aggfunc='size').fillna(0)
Ans

 

 

 

Question 89

전체 데이터에서 sport종류에 따른 성별수를 구하여라

Ans = df.pivot_table(index='Sport',columns='Gender',aggfunc='size')
Ans

 

 

 

Question 90

전체 데이터에서 Discipline종류에 따른 따른 Medal수를 구하여라

Ans = df.pivot_table(index='Discipline',columns='Medal',aggfunc='size')
Ans