004. 사용한 코드 정리_기초통계 및 막대 그래프 코드 정리(1)

 목차 

1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경

2. 데이터 공란 채우기(NaN)

3. 데이터 frequency table(빈도표) 작성

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1. 데이터 불러오기 및 열 이름 변경

문항 번호로 적혀 있던 열 이름을 어떤 항목인지 알아보기도 쉽고 코딩하기 편한 이름으로 변경했다.

first = pd.read_csv('만족도_1차.csv')
second = pd.read_csv('만족도_2차.csv')

first.columns = ['que', 'medicine_care', 'medicine_help', 'medicine_conv', 'medicine_func', 'nutrition_care', 'nutrition_help',
 'nutrition_conv', 'nutrition_func', 'exercise_care', 'exercise_help', 'exercise_conv', 'exercise_func', 'kiosk_care', 
 'kiosk_help', 'kiosk_conv', 'kiosk_func', 'safety_relax', 'safety_help']
second.columns = ['que', 'medicine_care', 'medicine_help', 'medicine_conv', 'medicine_func', 'nutrition_care', 'nutrition_help',
 'nutrition_conv', 'nutrition_func', 'exercise_care', 'exercise_help', 'exercise_conv', 'exercise_func', 'kiosk_care', 
 'kiosk_help', 'kiosk_conv', 'kiosk_func', 'safety_relax', 'safety_help']

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2. 데이터 공란 채우기(NaN)

설문에 응답하지 않은 사람들 답변은 아예 비어있기 때문에 파이썬에는 NaN으로 나타난다.

 

그래서 fillna를 사용하여 공란을 0으로 채웠다.

추가적으로 두 데이터 프레임을 concat을 사용하여 합쳤다.

#NaN 데이터를 0을 채우기
first = first.fillna(0)
second = second.fillna(0)

final = pd.concat([first, second])  #데이터 합치기

final.info()

데이터의 정보를 살펴보면,

first 데이터와 second 데이터가 합쳐져서 final 데이터셋이 되었고

null 데이터가 없어지고 총 444개의 행을 가지게 되었다.

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3. 데이터 frequency table(빈도표) 작성

stb.freq 코드를 사용하면 범주형데이터(category)의 기초통계값들을 보여준다.

 

'medicine_care'에 대한 데이터는 0, 1, 2, 3, 4, 5의 값을 가지고 있고,

각각의 값들의 값의 개수, 값의 누적 개수, 백분율(%), 누적백분율(%)을 알 수 있다.

final.stb.freq(['medicine_care'])

 

급하게 통계를 내고 그래프를 그려야해서 작성했던 코드이며,

위의 코드들은 나중에 자세히 정리할 예정이다.

 

- 데이터 합쳐서 라벨링하는 코드와 막대 그래프 그리는 코드는 다음 글로 이어집니다.

- Visual Studio Code에서 작성된 글입니다.