0. 샘플데이터 공공데이터포털 에서 제공하는 공공데이터 “민간 아파트 가격동향” 를 활용한다.
1 df = pd.read_csv("seoul_house_price.csv" )
지역명
규모구분
연도
월
분양가격(㎡)
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
전용면적 60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
전용면적 102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
전용면적 60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4503
제주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4504
제주
전용면적 102㎡초과
2020
2
3601
4505 rows × 5 columns
1. column 이름 제정의 (rename) [목표] 분양가격 column의 이름을 재정의:
“분양가격(m2 )” --> “분양가격”
1 df = df.rename(columns = {"분양가격(㎡)" : "분양가격" })
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
전용면적 60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
전용면적 102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
전용면적 60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4503
제주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4504
제주
전용면적 102㎡초과
2020
2
3601
4505 rows × 5 columns
2. Data Overview (4505, 5)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4505 entries, 0 to 4504
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 지역명 4505 non-null object
1 규모구분 4505 non-null object
2 연도 4505 non-null int64
3 월 4505 non-null int64
4 분양가격 4210 non-null object
dtypes: int64(2), object(3)
memory usage: 176.1+ KB
연도
월
count
4505.000000
4505.000000
mean
2017.452830
6.566038
std
1.311432
3.595519
min
2015.000000
1.000000
25%
2016.000000
3.000000
50%
2017.000000
7.000000
75%
2019.000000
10.000000
max
2020.000000
12.000000
3. 데이터 타입 변환 [목표] <object 타입>으로 되어있는 "분양가격"을 <int 타입>으로 변환하기
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-193-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' '
!! “분양가격” column에 “2칸 공백” 값이 있어서 Error가 납니다
df_name [ “col_name ” ] .str.strip()
1 df.loc[df["분양가격" ] == ' ' ]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
28
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
29
광주
전용면적 102㎡초과
2015
10
34
대전
전용면적 102㎡초과
2015
10
81
제주
전용면적 60㎡이하
2015
10
113
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
11
114
광주
전용면적 102㎡초과
2015
11
119
대전
전용면적 102㎡초과
2015
11
166
제주
전용면적 60㎡이하
2015
11
198
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
12
199
광주
전용면적 102㎡초과
2015
12
204
대전
전용면적 102㎡초과
2015
12
251
제주
전용면적 60㎡이하
2015
12
283
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
1
284
광주
전용면적 102㎡초과
2016
1
289
대전
전용면적 102㎡초과
2016
1
336
제주
전용면적 60㎡이하
2016
1
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].str.strip(' ' )
1 df.loc[df["분양가격" ] == " " ]
1 df.loc[df["분양가격" ] == '' , "분양가격" ] = 0
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-198-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: cannot convert float NaN to integer
!! “분양가격” column에 “NaN” 값이 있어서 Error가 또 납니다 ㅠㅠ
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
전용면적 60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
전용면적 102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
전용면적 60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4503
제주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4504
제주
전용면적 102㎡초과
2020
2
3601
4505 rows × 5 columns
1 df.loc[df["분양가격" ].isna()]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
368
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
2
NaN
369
광주
전용면적 102㎡초과
2016
2
NaN
374
대전
전용면적 102㎡초과
2016
2
NaN
388
강원
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
2
NaN
421
제주
전용면적 60㎡이하
2016
2
NaN
...
...
...
...
...
...
4461
세종
전용면적 60㎡이하
2020
2
NaN
4488
전남
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4493
경북
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4499
경남
전용면적 102㎡초과
2020
2
NaN
4503
제주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
295 rows × 5 columns
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].fillna(0 )
1 df.loc[df["분양가격" ].isna()]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-203-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '6,657'
!! 이번에는 ","가 들어간 데이터가 문제네요…
1 df.loc[df["분양가격" ] == "6,657" ]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
2125
서울
전체
2017
11
6,657
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].str.replace(',' , '' )
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-206-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: cannot convert float NaN to integer
!! 다시 NaN값이 생겨서 fillna로 채워줍니다.
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].fillna(0 )
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-208-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '-'
!! 이번에는 "-"가 멀썽이네요…
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].str.replace("-" , "" )
1 df.loc[df["분양가격" ] == "" , "분양가격" ] = 0
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-211-5870dcdf031c> in <module>
----> 1 df["분양가격"].astype(int)
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors)
5696 else:
5697 # else, only a single dtype is given
-> 5698 new_data = self._data.astype(dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
5699 return self._constructor(new_data).__finalize__(self)
5700
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, copy, errors)
580
581 def astype(self, dtype, copy: bool = False, errors: str = "raise"):
--> 582 return self.apply("astype", dtype=dtype, copy=copy, errors=errors)
583
584 def convert(self, **kwargs):
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, filter, **kwargs)
440 applied = b.apply(f, **kwargs)
441 else:
--> 442 applied = getattr(b, f)(**kwargs)
443 result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
444
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors)
623 vals1d = values.ravel()
624 try:
--> 625 values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True)
626 except (ValueError, TypeError):
627 # e.g. astype_nansafe can fail on object-dtype of strings
D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
872 # work around NumPy brokenness, #1987
873 if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 874 return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
875
876 # if we have a datetime/timedelta array of objects
pandas\_libs\lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()
ValueError: cannot convert float NaN to integer
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].fillna(0 )
1 df["분양가격" ] = df["분양가격" ].astype(int)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4505 entries, 0 to 4504
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 지역명 4505 non-null object
1 규모구분 4505 non-null object
2 연도 4505 non-null int64
3 월 4505 non-null int64
4 분양가격 4505 non-null int32
dtypes: int32(1), int64(2), object(2)
memory usage: 158.5+ KB
이제 드디어 “분양가격” column의 Type을 int로 성공적으로 바꿨습니다!!!
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
전용면적 60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
전용면적 102㎡초과
2015
10
5879
1 df["규모구분" ] = df["규모구분" ].str.replace("전용면적" , "" )
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
4. 전처리 내용 복습하기 방급 진행 했던 전처리 과정을 복습해봅시다!
1 df2 = pd.read_csv("seoul_house_price.csv" )
(1) 콤마가 있는 경우
df_name [ “col_name ” ] .str.replace (’,’, ‘’)
지역명 서울
규모구분 전체
연도 2017
월 11
분양가격(㎡) 6,657
Name: 2125, dtype: object
1 df2 = df2.rename(columns = {"분양가격(㎡)" : "분양가격" })
1 df2["분양가격" ] = df2["분양가격" ].str.replace("," , "" )
지역명 서울
규모구분 전체
연도 2017
월 11
분양가격 6657
Name: 2125, dtype: object
(2) - 가 있는 경우
df_name [ “col_name ” ] **.str.replace(’-’, ‘’)
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == "-" ]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
3683
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
-
3686
대전
전용면적 60㎡이하
2019
5
-
3688
대전
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
-
3690
울산
전체
2019
5
-
3691
울산
전용면적 60㎡이하
2019
5
-
3692
울산
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2019
5
-
3693
울산
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
-
3694
울산
전용면적 102㎡초과
2019
5
-
3696
세종
전용면적 60㎡이하
2019
5
-
1 df2["분양가격" ] = df2["분양가격" ].str.replace("-" , "" )
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == "-" ]
(3) 공백이 2개 들어간 경우
df_name [ “col_name ” ] **.str.strip(" ")
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == " " ]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
28
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
29
광주
전용면적 102㎡초과
2015
10
34
대전
전용면적 102㎡초과
2015
10
81
제주
전용면적 60㎡이하
2015
10
113
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
11
114
광주
전용면적 102㎡초과
2015
11
119
대전
전용면적 102㎡초과
2015
11
166
제주
전용면적 60㎡이하
2015
11
198
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
12
199
광주
전용면적 102㎡초과
2015
12
204
대전
전용면적 102㎡초과
2015
12
251
제주
전용면적 60㎡이하
2015
12
283
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
1
284
광주
전용면적 102㎡초과
2016
1
289
대전
전용면적 102㎡초과
2016
1
336
제주
전용면적 60㎡이하
2016
1
1 df2["분양가격" ] = df2["분양가격" ].str.strip(" " )
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == " " ]
(4) 빈 칸을 0으로 채우기
df_name .loc [ df_name [ “col_name ” ] == “” , “col_name ”] = 0
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == "" ]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
28
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
10
29
광주
전용면적 102㎡초과
2015
10
34
대전
전용면적 102㎡초과
2015
10
81
제주
전용면적 60㎡이하
2015
10
113
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
11
114
광주
전용면적 102㎡초과
2015
11
119
대전
전용면적 102㎡초과
2015
11
166
제주
전용면적 60㎡이하
2015
11
198
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2015
12
199
광주
전용면적 102㎡초과
2015
12
204
대전
전용면적 102㎡초과
2015
12
251
제주
전용면적 60㎡이하
2015
12
283
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
1
284
광주
전용면적 102㎡초과
2016
1
289
대전
전용면적 102㎡초과
2016
1
336
제주
전용면적 60㎡이하
2016
1
3683
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
3686
대전
전용면적 60㎡이하
2019
5
3688
대전
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
3690
울산
전체
2019
5
3691
울산
전용면적 60㎡이하
2019
5
3692
울산
전용면적 60㎡초과 85㎡이하
2019
5
3693
울산
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2019
5
3694
울산
전용면적 102㎡초과
2019
5
3696
세종
전용면적 60㎡이하
2019
5
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == "" , "분양가격" ] = 0
1 df2.loc[df2["분양가격" ] == "" ]
(5) NaN 값을 0으로 바꾸기
df_name .loc [ df_name [ “col_name ” ] .isna() ]df_name [ “col_name ” ].fillna(0)
1 df2.loc[df2["분양가격" ].isna()]
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
368
광주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
2
NaN
369
광주
전용면적 102㎡초과
2016
2
NaN
374
대전
전용면적 102㎡초과
2016
2
NaN
388
강원
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2016
2
NaN
421
제주
전용면적 60㎡이하
2016
2
NaN
...
...
...
...
...
...
4461
세종
전용면적 60㎡이하
2020
2
NaN
4488
전남
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4493
경북
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
4499
경남
전용면적 102㎡초과
2020
2
NaN
4503
제주
전용면적 85㎡초과 102㎡이하
2020
2
NaN
295 rows × 5 columns
1 df2["분양가격" ] = df2["분양가격" ].fillna(0 )
1 df2.loc[df2["분양가격" ].isna()]
(6) column type 바꾸기
df_name [ “col_name ” ] .astype(…)
0 5841
1 5652
2 5882
3 5721
4 5879
...
4500 3955
4501 4039
4502 3962
4503 0
4504 3601
Name: 분양가격, Length: 4505, dtype: int32
5. 지역별 분양가격을 확인해보기
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4503
제주
85㎡초과 102㎡이하
2020
2
0
4504
제주
102㎡초과
2020
2
3601
4505 rows × 5 columns
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4505 entries, 0 to 4504
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 지역명 4505 non-null object
1 규모구분 4505 non-null object
2 연도 4505 non-null int64
3 월 4505 non-null int64
4 분양가격 4505 non-null int32
dtypes: int32(1), int64(2), object(2)
memory usage: 158.5+ KB
1 df.groupby("지역명" )["분양가격" ].mean()
지역명
강원 2339.807547
경기 4072.667925
경남 2761.275472
경북 2432.128302
광주 2450.728302
대구 3538.920755
대전 2479.135849
부산 3679.920755
서울 7225.762264
세종 2815.098113
울산 1826.101887
인천 3578.433962
전남 2270.177358
전북 2322.060377
제주 2979.407547
충남 2388.324528
충북 2316.871698
Name: 분양가격, dtype: float64
특정 조건에 만족하는 행을 제거하고자 할 때는
index를 list로 가져온다
idx = df.loc [ 조건식 ] .index
drop을 활용하여 행을 제거한다
df_name = df_name .drop (idx , axis = 0)
1 idx = df.loc[df["분양가격" ] < 100 ].index
Int64Index([ 28, 29, 34, 81, 113, 114, 119, 166, 198, 199,
...
4418, 4448, 4453, 4458, 4459, 4461, 4488, 4493, 4499, 4503],
dtype='int64', length=320)
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4503
제주
85㎡초과 102㎡이하
2020
2
0
4504
제주
102㎡초과
2020
2
3601
4505 rows × 5 columns
1 df = df.drop(idx, axis = 0 )
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
...
...
...
...
...
...
4498
경남
85㎡초과 102㎡이하
2020
2
3247
4500
제주
전체
2020
2
3955
4501
제주
60㎡이하
2020
2
4039
4502
제주
60㎡초과 85㎡이하
2020
2
3962
4504
제주
102㎡초과
2020
2
3601
4185 rows × 5 columns
다시 한 번 지역명으로 group을 묶어 분양가격을 확인해보자!
1 df.groupby("지역명" )["분양가격" ].mean()
지역명
강원 2412.642023
경기 4072.667925
경남 2814.376923
경북 2547.486166
광주 3049.028169
대구 3663.335938
대전 3128.433333
부산 3679.920755
서울 7225.762264
세종 2984.004000
울산 3043.503145
인천 3633.275862
전남 2304.969349
전북 2348.648855
제주 3432.795652
충남 2501.604743
충북 2316.871698
Name: 분양가격, dtype: float64
1 df.groupby("지역명" )["분양가격" ].count()
지역명
강원 257
경기 265
경남 260
경북 253
광주 213
대구 256
대전 210
부산 265
서울 265
세종 250
울산 159
인천 261
전남 261
전북 262
제주 230
충남 253
충북 265
Name: 분양가격, dtype: int64
1 df.groupby("지역명" )["분양가격" ].max()
지역명
강원 3906
경기 5670
경남 4303
경북 3457
광주 4881
대구 5158
대전 4877
부산 4623
서울 13835
세종 3931
울산 3594
인천 5188
전남 3053
전북 3052
제주 5462
충남 3201
충북 2855
Name: 분양가격, dtype: int32
6. 연도별 평균 분양가격을 확인해보기
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
1 df.groupby("연도" )["분양가격" ].mean()
연도
2015 2788.707819
2016 2934.250000
2017 3143.311795
2018 3326.951034
2019 3693.422149
2020 3853.960526
Name: 분양가격, dtype: float64
7. 피벗테이블 활용하기
행 인덱스: 연도
열 인덱스: 규모구분
값: 분양가 (평균)
지역명
규모구분
연도
월
분양가격
0
서울
전체
2015
10
5841
1
서울
60㎡이하
2015
10
5652
2
서울
60㎡초과 85㎡이하
2015
10
5882
3
서울
85㎡초과 102㎡이하
2015
10
5721
4
서울
102㎡초과
2015
10
5879
1 pd.pivot_table(df, index = "연도" , columns = "규모구분" , values = "분양가격" )
규모구분
102㎡초과
60㎡이하
60㎡초과 85㎡이하
85㎡초과 102㎡이하
전체
연도
2015
2980.977778
2712.583333
2694.490196
2884.395833
2694.862745
2016
3148.099476
2848.144279
2816.965686
3067.380435
2816.073529
2017
3427.649746
3112.538071
2981.950980
3204.075145
3008.279412
2018
3468.355932
3286.184783
3227.458128
3467.184211
3235.098522
2019
4039.854839
3486.910112
3538.545918
3933.538462
3515.974490
2020
4187.566667
3615.968750
3594.852941
4532.090909
3603.911765
8. 연도별, 규모별 가격을 알아보기 1 df.groupby(["연도" , "규모구분" ])["분양가격" ].mean()
연도 규모구분
2015 102㎡초과 2980.977778
60㎡이하 2712.583333
60㎡초과 85㎡이하 2694.490196
85㎡초과 102㎡이하 2884.395833
전체 2694.862745
2016 102㎡초과 3148.099476
60㎡이하 2848.144279
60㎡초과 85㎡이하 2816.965686
85㎡초과 102㎡이하 3067.380435
전체 2816.073529
2017 102㎡초과 3427.649746
60㎡이하 3112.538071
60㎡초과 85㎡이하 2981.950980
85㎡초과 102㎡이하 3204.075145
전체 3008.279412
2018 102㎡초과 3468.355932
60㎡이하 3286.184783
60㎡초과 85㎡이하 3227.458128
85㎡초과 102㎡이하 3467.184211
전체 3235.098522
2019 102㎡초과 4039.854839
60㎡이하 3486.910112
60㎡초과 85㎡이하 3538.545918
85㎡초과 102㎡이하 3933.538462
전체 3515.974490
2020 102㎡초과 4187.566667
60㎡이하 3615.968750
60㎡초과 85㎡이하 3594.852941
85㎡초과 102㎡이하 4532.090909
전체 3603.911765
Name: 분양가격, dtype: float64
예쁘게 출력이 안되어서 보기가 힘들때는 pd.DataFrame()으로 한 번 더 감싸주면 됩니다.
1 pd.DataFrame(df.groupby(["연도" , "규모구분" ])["분양가격" ].mean())
분양가격
연도
규모구분
2015
102㎡초과
2980.977778
60㎡이하
2712.583333
60㎡초과 85㎡이하
2694.490196
85㎡초과 102㎡이하
2884.395833
전체
2694.862745
2016
102㎡초과
3148.099476
60㎡이하
2848.144279
60㎡초과 85㎡이하
2816.965686
85㎡초과 102㎡이하
3067.380435
전체
2816.073529
2017
102㎡초과
3427.649746
60㎡이하
3112.538071
60㎡초과 85㎡이하
2981.950980
85㎡초과 102㎡이하
3204.075145
전체
3008.279412
2018
102㎡초과
3468.355932
60㎡이하
3286.184783
60㎡초과 85㎡이하
3227.458128
85㎡초과 102㎡이하
3467.184211
전체
3235.098522
2019
102㎡초과
4039.854839
60㎡이하
3486.910112
60㎡초과 85㎡이하
3538.545918
85㎡초과 102㎡이하
3933.538462
전체
3515.974490
2020
102㎡초과
4187.566667
60㎡이하
3615.968750
60㎡초과 85㎡이하
3594.852941
85㎡초과 102㎡이하
4532.090909
전체
3603.911765
