
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/youtube/youtube.csv", index_col='Unnamed: 0')
df


ans = df.loc[df['channelId'].isin(df['channelId'].value_counts().head().index),'channelTitle'].unique()
print(list(ans))

['파뿌리', '짤툰', '런닝맨 - 스브스 공식 채널', '엠뚜루마뚜루 : MBC 공식 종합 채널', 'SPOTV']


ans = df.loc[df['dislikes'] > df['likes'],'channelTitle'].unique()
print(list(ans))

['핫도그TV', 'ASMR 애정TV', '하얀트리HayanTree', '양팡 YangPang', '철구형 (CHULTUBE)', '왜냐맨하우스', '(MUTUBE)와꾸대장봉준', '오메킴TV', '육지담', 'MapleStory_KR', 'ROAD FIGHTING CHAMPIONSHIP', '사나이 김기훈', '나혼자산다 STUDIO', 'Gen.G esports']


ans = df[['channelId','channelTitle']].drop_duplicates().channelId.value_counts()
ans = ans[ans>1]
print(len(ans))

71


df['trending_date2'] = pd.to_datetime(df['trending_date2'])
df['trending_date2'].dt.day_name()
ans = df.loc[df['trending_date2'].dt.day_name()=='Sunday'].categoryId.value_counts()
ans.index[0]

24


df['trending_date2'].dt.day_name().unique()

array(['Friday', 'Saturday', 'Sunday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday',
       'Thursday'], dtype=object)


df.pivot_table(index='categoryId', columns=df['trending_date2'].dt.day_name() , aggfunc='size')


target = df.loc[df['view_count']!=0]
target['ratio'] = target['comment_count']/target['view_count']
target.sort_values(by='ratio',ascending = False, inplace=True)
print(target.iloc[0,0])

60분 동안 댓글이 달리지 않으면, 영상이 삭제됩니다. (챌린지)

C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp/ipykernel_26476/4169578624.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  target['ratio'] = target['comment_count']/target['view_count']


target['ratio'].value_counts()
target = target.loc[target['ratio']!=0]
target.sort_values(by='ratio', ascending=True, inplace=True)
print(target.iloc[0,0])

Join the BTS #PermissiontoDance Challenge only on YouTube #Shorts


target = df.loc[(df['likes']!=0) & (df['dislikes']!=0)]
target['ratio'] = target['dislikes']/target['likes']
target.sort_values(by='ratio', ascending = True, inplace=True)
print(target.iloc[0,0])

[줌터뷰] *최초공개* 사부작즈🐰🐶의 비공식 이름은 아이라인즈? 꿀조합 티키타카 가득한 NCT 127 도영&정우의 줌터뷰

C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp/ipykernel_26476/812080242.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  target['ratio'] = target['dislikes']/target['likes']


print(df.loc[df['channelId'] == df['channelId'].value_counts().index[0]].channelTitle.unique()[0])

짤툰


df['channelId'].value_counts() >=20

UCszFjh7CEfwDb7UUGb4RzCQ     True
UClzB2iZ5jPoTNz0S-QU6Wiw     True
UCtm_QoN2SIxwCE-59shX7Qg     True
UCaKod3X1Tn4c7Ci0iUKcvzQ     True
UCiwQRG2sCcfjKkgxMEdJGPg     True
                            ...  
UCj00eA-Q0lokXCA6JAa_grw    False
UCdtY7-_h-KgBTXHJfTk8wwQ    False
UCESC_GRUe4Z7-OOxk_AWm5Q    False
UCGuE0TrBNIZKfordUwAQe2w    False
UCNh_yWrspnQbZDZijQFyjbw    False
Name: channelId, Length: 1770, dtype: bool


(df[['title','channelId']].value_counts() >= 20).sum()

40


import pandas as pd

channel = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/youtube/channelInfo.csv')
video = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/youtube/videoInfo.csv')

display(channel.head(2))
display(video.head(2))

#datatype변경
channel['ct'] = pd.to_datetime(channel['ct'])
video['ct'] = pd.to_datetime(video['ct'])

print(video['videoname'].value_counts())

 공범 EP1    3492
 공범 EP2    3204
 공범 EP3    2568
 공범 EP4    2280
 공범 EP5    1562
 공범 EP6    1274
 공범 EP7     555
 공범 EP8     266
Name: videoname, dtype: int64


target = video.sort_values(by=['ct','videoname'], ascending = True).drop_duplicates('videoname', keep='last')
target


target = channel.loc[channel['ct']> pd.to_datetime('2021-10-03')].sort_values('ct', ascending=True).drop_duplicates('channelname', keep='first')
target[['subcnt','channelname']].reset_index(drop=True)


start = channel.loc[channel['ct'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H')=='2021-10-03 03']
end = channel.loc[channel['ct'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H')=='2021-11-01 15']

start = start[['channelname','subcnt']]
end = end[['channelname','subcnt']]

target = pd.merge(start, end, on='channelname', how='inner')
target['del'] = target['subcnt_y'] - target['subcnt_x']

#target[['channelname','del']]


import datetime
target = video.loc[video['videoname'].str.contains('공범 EP1')].sort_values(by='ct')
#target = [(target.ct.diff(1)>=datetime.timedelta(minutes=20)) |  (target.ct.diff(1)<=datetime.timedelta(minutes=5))]
target.loc[((target['ct'].diff(1)>=datetime.timedelta(minutes=20))==True) | ((target['ct'].diff(1)<=datetime.timedelta(minutes=5))==True)]


target = video.sort_values(by='ct', ascending = True).drop_duplicates('videoname',keep='first')
target['date'] = target['ct'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
target[['date','videoname']]


video['time'] = video['ct'].dt.hour
target = video.loc[video['time']==21].sort_values(by='ct', ascending=True).drop_duplicates('videoname', keep='first')
target = target.sort_values(by='viewcnt', ascending=False)[['videoname','viewcnt','ct']].reset_index(drop=True)
target


target = video.sort_values(by='ct', ascending=True).drop_duplicates('videoname', keep='last')
target['ratio'] = target['dislikecnt'] / target['likecnt']
target = target.sort_values(by='ratio', ascending=True)[['videoname','ratio']].reset_index(drop=True)
target


target = video.loc[(video['ct']>=pd.to_datetime('2021-11-01 00')) & (video['ct']<= pd.to_datetime('2021-11-01 15'))]
target = target.sort_values(by='ct', ascending = True)
start = target.drop_duplicates('videoname', keep='first')[['videoname','viewcnt']]
end = target.drop_duplicates('videoname', keep='last')[['videoname','viewcnt']]
#display(start)
#display(end)
target = pd.merge(start,end,on='videoname',how='inner')
target['viewcnt'] = target['viewcnt_y'] - target['viewcnt_x']
target = target[['videoname','viewcnt']].set_index('videoname')
target


target = video.loc[video.index.isin(set(video.index)-set(video.drop_duplicates().index))]
target[['videoname','ct']]


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/worldcup/worldcupgoals.csv')
df.head()

target = df.groupby('Country').sum().sort_values('Goals', ascending=False).head(5)
target


target = df.groupby('Country').size().sort_values(ascending=False).head(5)
target

Country
Brazil       81
Germany      78
Italy        60
Argentina    59
France       58
dtype: int64


def solution(x):
    str_list = x.split('-')
    for i in str_list:
        if len(i) != 4:
            return True
        else:
            return False
        
df['check'] = df['Years'].apply(solution)
target = len(df.loc[df['check']== True])
target

45


df2 = df.loc[df['check']==False]
len(df2)

1250


df2['yearList'] = df2['Years'].str.split('-')
df2['LenCup'] = df2['yearList'].str.len()
#target = df2.loc[df2['LenCup']==4]
#print(len(target))
df2

C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp/ipykernel_31380/79792409.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df2['yearList'] = df2['Years'].str.split('-')
C:\Users\Public\Documents\ESTsoft\CreatorTemp/ipykernel_31380/79792409.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  df2['LenCup'] = df2['yearList'].str.len()


target = df2.loc[(df2['Country']=='Yugoslavia') & (df2['LenCup']==2)]
print(len(target))

7


target = df2.loc[df2['Years'].str.contains('2002')]
print(len(target))

156


target = df2.loc[df2['Player'].str.lower().str.contains('carlos')]
print(len(target))

13


target = df2.loc[df2['LenCup']==1].sort_values(by='Goals', ascending=False)
print(target.loc[3,'Player'])

Just Fontaine


target = df2.loc[df2['LenCup']==1].Country.value_counts().index[0]
target

'Brazil'

df2


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/bicycle/seoul_bi.csv')
df.head()


target = df.groupby('대여일자').size().sort_values(ascending=False)
print(target.index[0])

2021-06-04


df['대여일자'] = pd.to_datetime(df['대여일자'])
df['day_name'] = df['대여일자'].dt.day_name()
target = df.groupby('day_name').size()
target = target.to_frame().sort_values(by=0, ascending=False)
target.rename(columns={0: 'count'}, inplace=True)
target


target = df.groupby(['day_name','대여소번호']).size().to_frame('size').reset_index()
target.sort_values(by='size', ascending=False, inplace = True)
target= target.drop_duplicates('day_name', keep='first').reset_index(drop=True)
target


target = df[['연령대코드','대여구분코드']].groupby('연령대코드').size().to_frame('total_count').reset_index()
target

target1 = df.loc[df['대여구분코드'].isin(['일일권','일일권(비회원)'])].groupby('연령대코드').size().to_frame('count').reset_index()
target1

end_target = pd.merge(target, target1, on='연령대코드', how='inner')
end_target['ratio'] = end_target['count']/end_target['total_count']
end_target.sort_values(by='ratio', ascending=False, inplace=True)
print(end_target.loc[6,'연령대코드'])

~10대


target = df[['연령대코드','이동거리']].groupby('연령대코드').mean()
target


target = df.loc[df['연령대코드']== '20대']
target = target.loc[target['이동거리'] >= target['이동거리'].mean()]
target.sort_values(by=['대여일자','대여소번호'], ascending=False, inplace=True)
target = target.iloc[0:200]
target['탄소량'] = target['탄소량'].astype('float')
print(round(target['탄소량'].mean(),3))

1.613


target = df.loc[(df['대여일자']=='2021-06-07') & (df['연령대코드']=='~10대')]
print(target['이용건수'].median())

1.0


target = df.loc[(df['day_name'].isin(['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday'])) & (df['대여시간'].isin([6,7,8]))]
target = target.groupby(['대여시간','대여소번호']).size().to_frame('이용횟수')
target = target.sort_values(['대여시간','이용횟수'], ascending=False).groupby('대여시간').head(3)
target


target = df.loc[df['이동거리'] >= df['이동거리'].mean()]
print(target['이동거리'].std())

5092.139707505305


df['sex'] = df['성별'].map(lambda x : '남' if ((x=='M') | (x=='m')) else '여')
target = df[['sex','이동거리']].groupby('sex').mean()
target


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/happy2/happiness.csv', encoding='utf')
df


target = df.loc[df['행복랭킹']==10]
print(target['점수'].mean())

7.259


target = df.loc[df['행복랭킹']<=50]
target = target[['년도','점수']].groupby('년도').mean()
target


target = df.loc[df['년도']==2018][['점수','부패에 대한인식']].corr()
print(target.iloc[0,1])

0.40529152271510027


target = len(df[['행복랭킹','나라명']])-len(df[['행복랭킹','나라명']].drop_duplicates())
target

15


target = df.loc[df['년도']==2019].corr().unstack().to_frame().reset_index().dropna()
target = target.loc[target[0]!=1].sort_values(by=0, ascending=False).drop_duplicates(0)
target.columns = ['v1','v2','corr']
target.head(5)


target = df[['년도','점수']].sort_values(by=['년도','점수'], ascending = True).groupby('년도').head(5)
target = target.groupby('년도').mean()
target


target = df.loc[df['년도']==2019]
target

avg_up = target.loc[target['상대GDP']>=target['상대GDP'].mean()]
avg_down = target.loc[target['상대GDP']<=target['상대GDP'].mean()]
avg_up_score = avg_up['점수'].mean()
avg_down_score = avg_down['점수'].mean()

print(avg_up_score)
print(avg_down_score)
print(avg_up_score-avg_down_score)

6.013204545454547
4.6227205882352935
1.3904839572192538


target = df[['년도','부패에 대한인식']].sort_values(by=['년도','부패에 대한인식'], ascending=False).groupby('년도').head(20)
target = target.groupby('년도').mean()
target

df


target_2018 = set(df.loc[(df['년도']==2018)&(df['행복랭킹']<=50)]['나라명'])
target_2019 = set(df.loc[(df['년도']==2019)&(df['행복랭킹']<=50)]['나라명'])
target = target_2018 - target_2019
print(len(target))

4


target = df['나라명'].value_counts()
list = target.loc[target==2].index
target = df.loc[df['나라명'].isin(list)]
target_18 = target.loc[target['년도']==2018][['나라명','점수']]
target_19 = target.loc[target['년도']==2019][['나라명','점수']]
target_18['점수'] = target_18['점수'].map(lambda x: -x)
#display(target_18)
#display(target_19)

target = pd.merge(target_19, target_18, on='나라명')
target['점수'] = target['점수_x'] + target['점수_y']
target.sort_values(by='점수', ascending = False, inplace=True)
print(target.loc[140,['나라명','점수']])

나라명    Burundi
점수        0.87
Name: 140, dtype: object


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

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
target = df.groupby(df['DateTime'].dt.month).size().to_frame('count')
target


target = df.loc[df['DateTime'].dt.month==3]
target = target.groupby(target['DateTime'].dt.hour).mean()
target = target.sort_values(by='Temperature', ascending=True)
print(target.loc[7,'Temperature'])

11.506612903225806


target = df.loc[df['DateTime'].dt.month==3]
target = target.groupby(target['DateTime'].dt.hour).mean()
target = target.sort_values(by='Temperature', ascending=False)
print(target.loc[15,'Temperature'])

18.393602150537635


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

68.23624448055094


target = df[['Zone 1 Power Consumption','Zone 2  Power Consumption','Zone 3  Power Consumption']]
target.corr()


target = df.copy()
target['Temperature'] = target['Temperature'].map(lambda x: 'A' if x < 10 else 'B' if 10 <= x < 20 else 'C' if 20 <= x < 30 else 'D')
target['Temperature'].value_counts()

B    26993
C    21105
A     2874
D     1444
Name: Temperature, dtype: int64


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

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])

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

2.049941782795103


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

4.202261312849164


target = df.loc[df['Temperature']>=df['Temperature'].mean()].sort_values(by='Temperature', ascending=True)
print(prtarget['Humidity'].values[3])

87.9


target = df.loc[df['Temperature']>=df['Temperature'].median()].sort_values(by='Temperature', ascending=True)
print(target['Humidity'].values[3])

80.3


#데이터 불러오기
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/pok/Pokemon.csv')
df

leg = df.loc[df['Legendary']==True]
no_leg = df.loc[df['Legendary']==False]
print(leg['HP'].mean() - no_leg['HP'].mean())

25.55614861329147


print(df['Type 2'].value_counts().index[0])

Flying


df['Type 1'].value_counts()
target = df.loc[df['Type 1']=='Water']
print(target['Attack'].mean()/target['Defense'].mean())

1.0165238678090576


target = df.loc[df['Legendary']==True].Generation.value_counts().index[0]
target

3


target = df[['HP','Attack','Defense','Sp. Atk','Sp. Def','Speed']].corr().unstack().reset_index(drop=False).rename(columns={0:'corr'})
target = target.loc[target['corr']!=1].sort_values(by='corr', ascending=False).drop_duplicates('corr', keep='first')
target.iloc[0,:]

level_0     Sp. Def
level_1     Defense
corr       0.510747
Name: 26, dtype: object


target = df.sort_values(by=['Generation','Attack'])
target = target[['Generation','Attack']].groupby('Generation').head(3)
target['Attack'].mean()

19.5


target = df[['Generation','Attack']].sort_values(by=['Generation','Attack'], ascending=False)
target = target.groupby('Generation').head(5)
print(target['Attack'].mean())

157.23333333333332


target = df[['Type 1','Type 2']].value_counts().to_frame('count').reset_index(drop=False)
print(target.iloc[0,:])
target

Type 1    Normal
Type 2    Flying
count         24
Name: 0, dtype: object


target = df[['Type 1','Type 2']].value_counts().to_frame('count').reset_index(drop=False)
target = target.loc[target['count']==1]
print(len(target))

39


target = df[['Type 1','Type 2']].value_counts().to_frame('count').reset_index(drop=False)
target = target.loc[target['count']==1]
target
a = target[['Type 1','Type 2']].values
list = []
for i in a:
    sp = df.loc[(df['Type 1']==i[0]) & (df['Type 2']==i[1])]
    list.append(sp)

#print(list)
target_df = pd.concat(list).drop(columns='#')
target_df['Generation'].value_counts().sort_index()

1     1
2     4
3     5
4    13
5     7
6     9
Name: Generation, dtype: int64


import pandas as pd
df= pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/body/body.csv')
display(df)
target = (df['수축기혈압(최고) : mmHg'] - df['이완기혈압(최저) : mmHg']).mean()
target

52.19539414750672


target = df.loc[(df['측정나이']>=50) & (df['측정나이']<=59)]
target['신장 : cm'].mean()

164.07490107405295

df


def solution(x):
    if 20<=x<=29:
        return '20대'
    elif 30<=x<=39:
        return '30대'
    elif 40<=x<=49:
        return '40대'
    elif 50<=x<=59:
        return '50대'
    else:
        return '60대'

df['연령대'] = df['측정나이'].apply(solution)
target = df['연령대'].value_counts()
target

20대    5831
30대    2660
40대    1801
50대    1769
60대    1335
Name: 연령대, dtype: int64


target = df.groupby(['연령대','등급']).size().to_frame('count').reset_index(drop=False)
target


target_A = df.loc[(df['측정회원성별']=='M') & (df['등급']=='A')]
display(target_A.head())

target_D = df.loc[(df['측정회원성별']=='M') & (df['등급']=='D')]
display(target_D.head())

print(target_D['체지방율 : %'].mean() - target_A['체지방율 : %'].mean())

7.932086486137457


target_A = df.loc[(df['측정회원성별']=='F') & (df['등급']=='A')]
target_D = df.loc[(df['측정회원성별']=='F') & (df['등급']=='D')]

print(target_D['체중 : kg'].mean() - target_A['체중 : kg'].mean())

5.176211590296511


df['bmi'] = df['체중 : kg'] / (df['신장 : cm']/100)**2
target = df.loc[df['측정회원성별']=='M']
target['bmi'].mean()

24.461344098193027


target = df.loc[df['bmi']<df['체지방율 : %']]
target['체중 : kg'].mean()

61.740880639254314


target_m = df.loc[df['측정회원성별']=='M']['악력D : kg'].mean()
target_f = df.loc[df['측정회원성별']=='F']['악력D : kg'].mean()

print(target_m - target_f)

17.559541850474677


target_M = df.loc[df['측정회원성별']=='M']['교차윗몸일으키기 : 회'].mean()
target_F = df.loc[df['측정회원성별']=='F']['교차윗몸일으키기 : 회'].mean()
print(target_M-target_F)

14.243156833157634

df


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/weather/weather2.csv')
display(df)

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
target = df.loc[(df['time'].dt.month.isin([6,7,8])) & (df['이화동기온'] > df['수영동기온'])]
print(len(target['time']))

1415


target_e_max = df.loc[df['이화동강수'] == df['이화동강수'].max()]
#target_e_max
target_s_max = df.loc[df['수영동강수'] == df['수영동강수'].max()]
#target_s_max
print(target_e_max['time'].values, target_s_max['time'].values)

['2020-09-30T09:00:00.000000000'] ['2020-07-23T12:00:00.000000000']


import pandas as pd
#서비스 이탈 예측 데이터
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/churn/train.csv')
display(df.head())

target = df.loc[(df['Exited'] == 1) & (df['Gender']=='Male')]['Geography'].value_counts()
target.head(1)

Germany    287
Name: Geography, dtype: int64


target = df.loc[(df['HasCrCard'] == 1) & (df['IsActiveMember']==1)]['Age'].mean()
print(round(target,4))

39.6102


target = df.loc[df['Balance']>= df['Balance'].median()]['CreditScore'].std()
print(round(target,3))

97.295


df.head()


# 데이터 설명 : 2018년도 성인의 건강검 진데이터 (흡연상태 1- 흡연, 0-비흡연 )
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/smoke/train.csv')
df['혈압차'] = df['수축기혈압'] - df['이완기혈압']
target = df.groupby('연령대코드(5세단위)')['혈압차'].agg(['std']).sort_values(by='std', ascending=False)
print(target.index[4])

60


df['WHtR'] = df['허리둘레'] / df['신장(5Cm단위)']
target_m = df.loc[(df['성별코드']=='M') & (df['WHtR']>=0.58)]
target_f = df.loc[(df['성별코드']=='F') & (df['WHtR']>=0.58)]
print(len(target_m) / len(target_f))

1.1693877551020408


df.head()


#데이터 설명 : 자동차 보험 가입 예측
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/insurance/train.csv')
target = df.loc[(df['Vehicle_Age']=='> 2 Years') & (df['Annual_Premium']>=df['Annual_Premium'].median())]
print(target['Vintage'].mean())

154.43647182359118


target = df.groupby(['Vehicle_Age','Gender']).Annual_Premium.mean().unstack()
target


#데이터 설명 : 핸드폰 가격예측 (price_range컬럼 0(저렴) ~3(매우비쌈) 범위 )
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/mobile/train.csv')
df.columns

target = df.groupby(['price_range','n_cores']).size().to_frame('count').reset_index(drop=False).sort_values(by=['price_range','count'], ascending=False)
target.groupby('price_range').head(1).sort_values(by='count', ascending=True)


target = df.loc[df['price_range']==3]
target = target.corr().unstack().to_frame('corr').dropna().reset_index(drop=False)
target = target.loc[target['corr'] != 1]
target['corr'] = abs(target['corr'])
target = target.sort_values(by='corr', ascending=False).reset_index(drop=True)
target.iloc[1,:]

level_0          pc
level_1          fc
corr       0.635166
Name: 1, dtype: object


df.head()


#데이터 설명 : 비행탑승 경험 만족도 (satisfaction 컬럼 : ‘neutral or dissatisfied’ or satisfied ) (83123, 24) shape
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/airline/train.csv')
df.head()
target = df.loc[df['Arrival Delay in Minutes'].isnull()].groupby(['Class','satisfaction']).size().to_frame('size').unstack()
target = target.loc[(target[('size','neutral or dissatisfied')]) < (target[('size','satisfied')])]
target


#데이터 설명 : 수질 음용성 여부 (Potablillity 컬럼 : 0 ,1 )
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/waters/train.csv')
display(df.head())
target = df['ph'].dropna().loc[df['ph'] <= df['ph'].quantile(0.25)].mean()
target

5.057093462441732


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/MedicalCost/train.csv')
display(df.head())
target_smoker = df.loc[df['smoker']=='yes']
target_nosmoker = df.loc[df['smoker']=='no']
target_smoker = target_smoker.loc[target_smoker['charges']>=target_smoker['charges'].quantile(0.90)]
target_nosmoker = target_nosmoker.loc[target_nosmoker['charges']>=target_nosmoker['charges'].quantile(0.90)]
print(target_smoker['charges'].mean()-target_nosmoker['charges'].mean())

29297.954548156158


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/kingcountyprice//train.csv')
display(df.head())
target = df.loc[df['bedrooms']==df['bedrooms'].value_counts().index[0]]
print(target['price'].quantile(0.90) - target['price'].quantile(0.10))

505500.0


#데이터 설명 : 대학원 입학 가능성 예측
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/admission/train.csv')
df.drop(columns = 'Serial No.', inplace=True)
display(df)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

x = df.drop(columns = 'Chance of Admit')
y = df['Chance of Admit']

RFR = RandomForestRegressor()
RFR.fit(x,y)

print(RFR.feature_importances_)
print(x.columns)
result = pd.DataFrame({'importance' : RFR.feature_importances_} , x.columns).sort_values(by='importance', ascending=False)
result

[0.08773013 0.02849618 0.01258504 0.02501658 0.02502868 0.81364906
 0.00749434]
Index(['GRE Score', 'TOEFL Score', 'University Rating', 'SOP', 'LOR', 'CGPA',
       'Research'],
      dtype='object')


#데이터 설명 : 레드 와인 퀄리티 예측문제
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/redwine/train.csv")
display(df)
target_q3 = df.loc[df['quality']==3].std().to_frame('std').reset_index(drop=False)
target_q8 = df.loc[df['quality']==8].std().to_frame('std').reset_index(drop=False)
display(target_q3)
display(target_q8)
result = pd.merge(target_q3, target_q8, on='index', how = 'inner')
result['std_chee'] = abs(result['std_x'] - result['std_y'])
print(result.loc[6,'index'])
result = result.sort_values(by='std_chee', ascending=False)
result

total sulfur dioxide


#데이터 설명 : 투약하는 약을 분류
def solution(x):
    if 10<=x<=19:
        return '10대'
    elif 20<=x<=29:
        return '20대'
    elif 30<=x<=39:
        return '30대'
    elif 40<=x<=49:
        return '40대'
    elif 50<=x<=59:
        return '50대'
    elif 60<=x<=69:
        return '60대'
    else:
        return '70대'

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/drug/train.csv')
df['age_lange'] = df['Age'].apply(solution)
display(df)

target = df.loc[df['Sex']=='M'].groupby('age_lange').Na_to_K.mean().to_frame()
target


# 데이터 설명 : 사기회사 분류
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/audit/train.csv')
display(df)
target = df[['Score_A','Score_B','Risk']].groupby('Risk').mean()
target


# 테이터 설명 : 센서데이터로 동작 유형 분류
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/muscle/train.csv')
display(df)
target = df.groupby('pose').median().T
abs(target[0] - target[1]).sort_values(ascending=False).head(1)

motion_54    4.0
dtype: float64


# 데이터 설명 : 현대차량가격 분류문제
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/hyundai/train.csv')
display(df.head())
print(df['model'].value_counts().index[:3])
target = df.loc[df['model'].isin(df['model'].value_counts().index[:3])].groupby('model').price.mean().to_frame()
target

Index([' Tucson', ' I10', ' I30'], dtype='object')


# 데이터 설명 : 당뇨여부 판단하기
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/diabetes/train.csv')
display(df.head())

target = df.groupby('Outcome').mean().diff().iloc[1,:]
target

Pregnancies                  1.574159
Glucose                     29.943995
BloodPressure                3.202079
SkinThickness                2.952033
Insulin                     33.398645
BMI                          4.541437
DiabetesPedigreeFunction     0.143646
Age                          5.866939
Name: 1, dtype: float64


# 데이터 설명 : 넷플릭스 주식데이터
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/nflx/NFLX.csv')
display(df.head())
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
target = df.loc[df['Date'].dt.month==5].groupby(df['Date'].dt.year).Open.mean().to_frame()
target


# 데이터 설명 : nba선수 능력치 데이터
import pandas as pd
df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/datarepo/main/nba/nba.csv',encoding='latin',sep=';')
display(df.head())
target = df.loc[df['Tm']=='TOR'].Age.mean()
print(round(target,4))

24.8696


target = df.loc[df['Age'] == df['Age'].min()]
target['Pos'].value_counts().index[0]

'SG'


display(df.head())
target = df['Player'].map(lambda x:x.split(' ')[0]).value_counts().head(1)
target

Justin    14
Name: Player, dtype: int64


display(df.head())
target = df.groupby('Pos').PTS.mean().sort_values(ascending=False)
target

Pos
PG-SG    22.000000
C-PF     12.850000
SG-PG     9.525000
SF-SG     8.660000
PF-SF     8.500000
PG        8.325161
SG        7.810553
PF        7.737500
C         7.690769
SG-SF     7.360000
SF        7.270253
Name: PTS, dtype: float64


display(df.head())
target = df.groupby('Pos').PTS.mean().sort_values(ascending=False)
target

Pos
PG-SG    22.000000
C-PF     12.850000
SG-PG     9.525000
SF-SG     8.660000
PF-SF     8.500000
PG        8.325161
SG        7.810553
PF        7.737500
C         7.690769
SG-SF     7.360000
SF        7.270253
Name: PTS, dtype: float64


display(df.head())
target = df.groupby('Tm').G.max()
target.mean()

77.51612903225806


display(df.head())
target = df.loc[(df['Tm']=='MIA') & (df['Pos'].isin(['C','PF']))].MP.mean()
print(round(target,4))

16.7875


display(df.head())

target= df.loc[df['G']>=(df['G'].mean()*1.5)]['3P'].mean()
target

1.3853658536585358


display(df.head())
target_down_age = df.loc[df['Age']<df['Age'].mean()].G.mean()
target_up_age = df.loc[df['Age']>=df['Age'].mean()].G.mean()
print(target_up_age - target_down_age)

3.787674551781862


display(df.head())
target = df.groupby('Tm').Age.mean().sort_values(ascending=True)
target.index[0]

'MEM'


display(df.head())
target = df.groupby('Pos').MP.mean().sort_values(ascending=False)
target

Pos
PG-SG    37.200000
PF-SF    27.300000
C-PF     25.350000
SG-PG    22.950000
SF-SG    20.340000
SG-SF    19.620000
PG       19.547742
SG       18.554271
PF       17.937500
SF       17.514557
C        16.990000
Name: MP, dtype: float64

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	channelname	del
0	꽈뚜룹	70000
1	야전삽짱재	11000
2	츄정ChuJeong	1000
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3	공범 EP6	213899	2021-10-23 21:00:06
4	공범 EP5	201179	2021-10-21 21:00:04
5	공범 EP2	148144	2021-10-09 21:00:03
6	공범 EP3	147183	2021-10-14 21:00:04
7	공범 EP1	117340	2021-10-07 21:00:03

	videoname	ratio
0	공범 EP7	0.013636
1	공범 EP6	0.015881
2	공범 EP4	0.017971
3	공범 EP5	0.021128
4	공범 EP3	0.022360
5	공범 EP1	0.027118
6	공범 EP2	0.029844
7	공범 EP8	0.141357

	viewcnt
videoname
공범 EP1	13298
공범 EP2	10300
공범 EP3	9927
공범 EP6	14141
공범 EP4	9824
공범 EP5	10824
공범 EP8	89147
공범 EP7	26949

	videoname	ct
722	공범 EP1	2021-10-13 09:41:37
3927	공범 EP2	2021-10-13 09:41:37

	Player	Goals	Years	Country	check	LenCup	yearList
0	Miroslav Klose	16	2002-2006-2010-2014	Germany	False	4	[2002, 2006, 2010, 2014]
1	Ronaldo	15	1998-2002-2006	Brazil	False	3	[1998, 2002, 2006]
2	Gerd Muller	14	1970-1974	Germany	False	2	[1970, 1974]
3	Just Fontaine	13	1958	France	False	1	[1958]
4	Pele	12	1958-1962-1966-1970	Brazil	False	4	[1958, 1962, 1966, 1970]
...	...	...	...	...	...	...	...
1290	Josip Skoblar	1	1962	Yugoslavia	False	1	[1962]
1291	Safet Susic	1	1982-1990	Yugoslavia	False	2	[1982, 1990]
1292	Aleksandar Tirnanic	1	1930	Yugoslavia	False	1	[1930]
1293	Djordje Vujadinovic	1	1930	Yugoslavia	False	1	[1930]
1294	Branko Zebec	1	1954-1958	Yugoslavia	False	2	[1954, 1958]

	대여일자	대여소번호	대여구분코드	성별	연령대코드	이용건수	운동량	탄소량	이동거리	사용시간
0	2021-06-01	3541	정기권	F	~10대	1	0.00	0.00	0.00	8
1	2021-06-01	765	정기권	F	~10대	1	27.21	0.35	1526.81	19
2	2021-06-01	2637	정기권	F	~10대	1	41.40	0.37	1608.56	18
3	2021-06-01	2919	정기권	F	~10대	1	0.00	0.00	0.00	75
4	2021-06-01	549	정기권	F	~10대	1	13.04	0.17	731.55	6

	count
day_name
Wednesday	110607
Friday	108877
Monday	107568
Tuesday	103704
Saturday	101299
Sunday	90918
Thursday	55977

	day_name	대여소번호	size
0	Saturday	502	378
1	Sunday	502	372
2	Wednesday	502	282
3	Friday	502	277
4	Tuesday	502	267
5	Monday	502	242
6	Thursday	2715	137

	이동거리
연령대코드
20대	3211.890552
30대	3341.443859
40대	3514.857416
50대	3593.668100
60대	3538.145737
70대~	3085.039641
~10대	2634.426279

		이용횟수
대여시간	대여소번호
8	2701	119
	646	115
	1152	92
7	259	104
	230	77
	726	77
6	2744	45
	1125	40
	1028	36

	행복랭킹	나라명	점수	상대GDP	사회적지원	행복기대치	선택의 자유도	관대함	부패에 대한인식	년도
0	1	Finland	7.769	1.340	1.587	0.986	0.596	0.153	0.393	2019
1	2	Denmark	7.600	1.383	1.573	0.996	0.592	0.252	0.410	2019
2	3	Norway	7.554	1.488	1.582	1.028	0.603	0.271	0.341	2019
3	4	Iceland	7.494	1.380	1.624	1.026	0.591	0.354	0.118	2019
4	5	Netherlands	7.488	1.396	1.522	0.999	0.557	0.322	0.298	2019
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
307	152	Yemen	3.355	0.442	1.073	0.343	0.244	0.083	0.064	2018
308	153	Tanzania	3.303	0.455	0.991	0.381	0.481	0.270	0.097	2018
309	154	South Sudan	3.254	0.337	0.608	0.177	0.112	0.224	0.106	2018
310	155	Central African Republic	3.083	0.024	0.000	0.010	0.305	0.218	0.038	2018
311	156	Burundi	2.905	0.091	0.627	0.145	0.065	0.149	0.076	2018

	v1	v2	corr
38	행복기대치	상대GDP	0.835462
19	상대GDP	점수	0.793883
37	행복기대치	점수	0.779883
28	사회적지원	점수	0.777058
29	사회적지원	상대GDP	0.754906

	count
DateTime
1	4464
2	4032
3	4464
4	4320
5	4464
6	4320
7	4464
8	4464
9	4320
10	4464
11	4320
12	4320

	Zone 1 Power Consumption	Zone 2 Power Consumption	Zone 3 Power Consumption
Zone 1 Power Consumption	1.000000	0.834519	0.750733
Zone 2 Power Consumption	0.834519	1.000000	0.570932
Zone 3 Power Consumption	0.750733	0.570932	1.000000

	Type 1	Type 2	count
0	Normal	Flying	24
1	Grass	Poison	15
2	Bug	Flying	14
3	Bug	Poison	12
4	Ghost	Grass	10
...	...	...	...
131	Fire	Rock	1
132	Ice	Ghost	1
133	Fire	Dragon	1
134	Fighting	Flying	1
135	Water	Steel	1

	측정나이	측정회원성별	신장 : cm	체중 : kg	체지방율 : %	이완기혈압(최저) : mmHg	수축기혈압(최고) : mmHg	악력D : kg	앉아윗몸앞으로굽히기 : cm	교차윗몸일으키기 : 회	제자리 멀리뛰기 : cm	등급
0	59.0	M	175.0	70.6	19.2	91.0	150.0	40.6	12.2	30.0	179.0	C
1	40.0	F	161.4	45.8	21.7	62.0	119.0	22.1	16.0	32.0	165.0	B
2	27.0	M	176.6	84.8	19.2	87.0	153.0	45.9	13.2	61.0	216.0	B
3	38.0	M	167.6	76.7	24.7	63.0	132.0	43.6	16.0	45.0	231.0	A
4	21.0	M	165.2	66.2	21.5	83.0	106.0	33.5	10.6	46.0	198.0	C
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
13391	61.0	M	167.0	65.8	22.2	71.0	130.0	33.7	14.5	37.0	182.0	C
13392	25.0	M	170.7	64.2	22.4	57.0	121.0	32.5	11.8	48.0	196.0	C
13393	47.0	M	166.2	77.5	22.8	84.0	133.0	52.4	11.9	45.0	220.0	B
13394	29.0	M	175.4	74.4	16.1	77.0	124.0	58.4	23.5	48.0	245.0	B
13395	28.0	M	173.8	78.5	17.3	88.0	119.0	50.1	19.9	57.0	237.0	A

	연령대	등급	count
0	20대	A	1585
1	20대	B	1443
2	20대	C	1455
3	20대	D	1348
4	30대	A	743
5	30대	B	697
6	30대	C	626
7	30대	D	594
8	40대	A	386
9	40대	B	428
10	40대	C	455
11	40대	D	532
12	50대	A	321
13	50대	B	410
14	50대	C	474
15	50대	D	564
16	60대	A	314
17	60대	B	371
18	60대	C	339
19	60대	D	311

	측정나이	측정회원성별	신장 : cm	체중 : kg	체지방율 : %	이완기혈압(최저) : mmHg	수축기혈압(최고) : mmHg	악력D : kg	앉아윗몸앞으로굽히기 : cm	교차윗몸일으키기 : 회	제자리 멀리뛰기 : cm	등급	연령대
3	38.0	M	167.6	76.70	24.7	63.0	132.0	43.6	16.0	45.0	231.0	A	30대
23	49.0	M	166.4	66.60	21.5	67.0	117.0	40.5	21.3	53.0	215.0	A	40대
30	28.0	M	167.8	65.18	19.0	82.0	140.0	47.6	20.6	67.0	235.0	A	20대
32	29.0	M	182.4	91.30	19.9	91.0	159.0	60.0	25.5	51.0	215.0	A	20대
45	26.0	M	169.4	68.50	12.7	85.0	128.0	45.7	20.0	63.0	250.0	A	20대

	측정나이	측정회원성별	신장 : cm	체중 : kg	체지방율 : %	이완기혈압(최저) : mmHg	수축기혈압(최고) : mmHg	악력D : kg	앉아윗몸앞으로굽히기 : cm	교차윗몸일으키기 : 회	제자리 멀리뛰기 : cm	등급	연령대
7	33.0	M	173.4	76.90	25.5	74.0	116.0	45.6	6.0	33.0	226.0	D	30대
10	39.0	M	171.0	80.20	27.9	83.0	120.0	38.9	4.2	44.0	183.0	D	30대
11	60.0	M	166.4	70.80	25.6	92.0	154.0	35.6	11.7	38.0	193.0	D	60대
12	21.0	M	172.9	72.50	21.7	66.0	128.0	47.9	7.9	41.0	208.0	D	20대
13	27.0	M	181.4	88.74	26.1	75.0	131.0	40.9	11.0	56.0	195.0	D	20대

	time	이화동강수	이화동기온	수영동강수	수영동기온
0	2020-01-01 00:00:00	0.1	-3.9	0.0	2.5
1	2020-01-01 01:00:00	0.0	-3.1	0.0	3.4
2	2020-01-01 02:00:00	0.0	-1.8	0.0	3.8
3	2020-01-01 03:00:00	0.0	-0.8	0.0	4.6
4	2020-01-01 04:00:00	0.0	-0.1	0.0	5.1
...	...	...	...	...	...
8779	2020-12-31 19:00:00	0.0	-9.5	0.0	-4.5
8780	2020-12-31 20:00:00	0.0	-9.5	0.0	-5.0
8781	2020-12-31 21:00:00	0.0	-9.3	0.0	-6.5
8782	2020-12-31 22:00:00	0.0	-9.2	0.0	-4.6
8783	2020-12-31 23:00:00	0.0	-7.8	0.0	-0.2

빅데이터 분석기사(작업형 1유형)

1. 인기동영상 제작횟수가 많은 채널 상위 10개명을 출력하라 (날짜기준, 중복포함)¶

2. 논란으로 인기동영상이 된 케이스를 확인하고 싶다. dislikes수가 like 수보다 높은 동영상을 제작한 채널을 모두 출력하라¶

3. 채널명을 바꾼 케이스가 있는지 확인하고 싶다. channelId의 경우 고유값이므로 이를 통해 채널명을 한번이라도 바꾼 채널의 갯수를 구하여라¶

4. 일요일에 인기있었던 영상들중 가장많은 영상 종류(categoryId)는 무엇인가?¶

5. 각 요일별 인기 영상들의 categoryId는 각각 몇개 씩인지 하나의 데이터 프레임으로 표현하라¶

6.댓글의 수로 (comment_count) 영상 반응에 대한 판단을 할 수 있다. viewcount대비 댓글수가 가장 높은 영상을 확인하라 (view_count값이 0인 경우는 제외한다)¶

7. 댓글의 수로 (comment_count) 영상 반응에 대한 판단을 할 수 있다.viewcount대비 댓글수가 가장 낮은 영상을 확인하라 (view_counts, ratio값이 0인경우는 제외한다.)¶

8. like 대비 dislike의 수가 가장 적은 영상은 무엇인가? (like, dislike 값이 0인경우는 제외한다)¶

9. 가장많은 트렌드 영상을 제작한 채널의 이름은 무엇인가? (날짜기준, 중복포함)¶

10. 20회(20일)이상 인기동영상 리스트에 포함된 동영상의 숫자는?¶

11. 각 데이터의 ‘ct’컬럼을 시간으로 인식할수 있게 datatype을 변경하고 video 데이터의 videoname의 각 value 마다 몇개의 데이터씩 가지고 있는지 확인하라¶

12. 수집된 각 video의 가장 최신화 된 날짜의 viewcount값을 출력하라¶

13. Channel 데이터중 2021-10-03일 이후 각 채널의 처음 기록 됐던 구독자 수(subcnt)를 출력하라¶

14. 각채널의 2021-10-03 03:00:00 ~ 2021-11-01 15:00:00 까지 구독자수 (subcnt) 의 증가량을 구하여라¶

15. 각 비디오는 10분 간격으로 구독자수, 좋아요, 싫어요수, 댓글수가 수집된것으로 알려졌다. 공범 EP1의 비디오정보 데이터중 수집간격이 5분 이하, 20분이상인 데이터 구간( 해당 시점 전,후) 의 시각을 모두 출력하라¶

16. 각 에피소드의 시작날짜(년-월-일)를 에피소드 이름과 묶어 데이터 프레임으로 만들고 출력하라¶

17. “공범” 컨텐츠의 경우 19:00시에 공개 되는것으로 알려져있다. 공개된 날의 21시의 viewcnt, ct, videoname 으로 구성된 데이터 프레임을 viewcnt를 내림차순으로 정렬하여 출력하라¶

18. video 정보의 가장 최근 데이터들에서 각 에피소드의 싫어요/좋아요 비율을 ratio 컬럼으로 만들고 videoname, ratio로 구성된 데이터 프레임을 ratio를 오름차순으로 정렬하라¶

19. 2021-11-01 00:00:00 ~ 15:00:00까지 각 에피소드별 viewcnt의 증가량을 데이터 프레임으로 만드시오¶

20. video 데이터 중에서 중복되는 데이터가 존재한다. 중복되는 각 데이터의 시간대와 videoname 을 구하여라¶

21. 주어진 전체 기간의 각 나라별 골득점수 상위 5개 국가와 그 득점수를 데이터프레임형태로 출력하라¶

22. 주어진 전체기간동안 골득점을 한 선수가 가장 많은 나라 상위 5개 국가와 그 선수 숫자를 데이터 프레임 형식으로 출력하라¶

23. Years 컬럼은 년도 -년도 형식으로 구성되어있고, 각 년도는 4자리 숫자이다. 년도 표기가 4자리 숫자로 안된 케이스가 존재한다. 해당 건은 몇건인지 출력하라¶

24. Q3에서 발생한 예외 케이스를 제외한 데이터프레임을 df2라고 정의하고 데이터의 행의 숫자를 출력하라¶

25. 월드컵 출전횟수를 나타내는 ‘LenCup’ 컬럼을 추가하고 4회 출전한 선수의 숫자를 구하여라¶

26. Yugoslavia 국가의 월드컵 출전횟수가 2회인 선수들의 숫자를 구하여라¶

27. 2002년도에 출전한 전체 선수는 몇명인가?¶

28. 이름에 ‘carlos’ 단어가 들어가는 선수의 숫자는 몇 명인가? (대, 소문자 구분 x)¶

29. 월드컵 출전 횟수가 1회뿐인 선수들 중에서 가장 많은 득점을 올렸던 선수는 누구인가?¶

30. 월드컵 출전횟수가 1회 뿐인 선수들이 가장 많은 국가는 어디인가?¶

31. 대여일자별 데이터의 수를 데이터프레임으로 출력하고, 가장 많은 데이터가 있는 날짜를 출력하라¶

32. 각 일자의 요일을 표기하고 (‘Monday’ ~’Sunday’) ‘day_name’컬럼을 추가하고 이를 이용하여 각 요일별 이용 횟수의 총합을 데이터 프레임으로 출력하라¶

33. 각 요일별 가장 많이 이용한 대여소의 이용횟수와 대여소 번호를 데이터 프레임으로 출력하라¶

34. 나이대별 대여구분 코드의 (일일권/전체횟수) 비율을 구한 후 가장 높은 비율을 가지는 나이대를 확인하라. 일일권의 경우 일일권 과 일일권(비회원)을 모두 포함하라¶

35. 연령대별 평균 이동거리를 구하여라¶

37. 6월 7일 ~10대의 “이용건수”의 중앙값은?¶

중앙값은 median() 으로 구함¶

38. 평일 (월~금) 출근 시간대(오전 6,7,8시)의 대여소별 이용 횟수를 구해서 데이터 프레임 형태로 표현한 후 각 대여시간별 이용 횟수의 상위 3개 대여소와 이용횟수를 출력하라¶

39. 이동거리의 평균 이상의 이동거리 값을 가지는 데이터를 추출하여 추출데이터의 이동거리의 표본표준편차 값을 구하여라¶

40. 남성(‘M’ or ‘m’)과 여성(‘F’ or ‘f’)의 이동거리값의 평균값을 구하여라¶

41. 데이터는 2018년도와 2019년도의 전세계 행복 지수를 표현한다. 각년도의 행복랭킹 10위를 차지한 나라의 행복점수의 평균을 구하여라¶

42. 데이터는 2018년도와 2019년도의 전세계 행복 지수를 표현한다. 각년도의 행복랭킹 50위이내의 나라들의 각각의 행복점수 평균을 데이터프레임으로 표시하라¶

43. 2018년도 데이터들만 추출하여 행복점수와 부패에 대한 인식에 대한 상관계수를 구하여라¶

44. 2018년도와 2019년도의 행복랭킹이 변화하지 않은 나라명의 수를 구하여라¶

45. 2019년도 데이터들만 추출하여 각변수간 상관계수를 구하고 내림차순으로 정렬한 후 상위 5개를 데이터 프레임으로 출력하라. 컬럼명은 v1,v2,corr으로 표시하라¶

46. 각 년도별 하위 행복점수의 하위 5개 국가의 평균 행복점수를 구하여라¶

47. 2019년 데이터를 추출하고 해당데이터의 상대 GDP 평균 이상의 나라들과 평균 이하의 나라들의 행복점수 평균을 각각 구하고 그 차이값을 출력하라¶

48. 각년도의 부패에 대한인식을 내림차순 정렬했을때 상위 20개 국가의 부패에 대한인식의 평균을 구하여라¶

49. 2018년도 행복랭킹 50위 이내에 포함됐다가 2019년 50위 밖으로 밀려난 국가의 숫자를 구하여라¶

50. 2018년,2019년 모두 기록이 있는 나라들 중 년도별 행복점수가 가장 증가한 나라와 그 증가 수치는?¶

51. DateTime컬럼을 통해 각 월별로 몇개의 데이터가 있는지 데이터 프레임으로 구하여라¶

52. 3월달의 각 시간대별 온도의 평균들 중 가장 낮은 시간대의 온도를 출력하라¶

53. 3월달의 각 시간대별 온도의 평균들 중 가장 높은 시간대의 온도를 출력하라¶

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

55. 각 zone의 에너지 소비량의 상관관계를 구해서 데이터 프레임으로 표기하라¶

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

57. 6월 데이터중 12시의 Temperature의 표준편차를 구하여라¶

58. 6월 데이터중 12시의 Temperature의 분산을 구하여라¶

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

60. Temperature의 중간값 이상의 Temperature의 값을 가지는 데이터를Temperature를 기준으로 정렬 했을때 4번째 행의 Humidity 값은?¶

61. Legendary 컬럼은 전설포켓몬 유무를 나타낸다.전설포켓몬과 그렇지 않은 포켓몬들의 HP평균의 차이를 구하여라¶

62. Type 1은 주속성 Type 2 는 부속성을 나타낸다. 가장 많은 부속성 종류는 무엇인가?¶

63. 가장 많은 Type 1 의 종의 평균 Attack 을 평균 Defense로 나눈값은?¶

64. 포켓몬 세대(Generation) 중 가장많은 Legendary를 보유한 세대는 몇세대인가?¶

65. ‘HP’, ‘Attack’, ‘Defense’, ‘Sp. Atk’, ‘Sp. Def’, ‘Speed’ 간의 상관 계수중 가장 절댓값이 큰 두 변수와 그 값을 구하여라¶

66. 각 Generation의 Attack으로 오름차순 정렬시 상위 3개 데이터들(18개)의 Attack의 전체 평균을 구하여라¶

67. 각 Generation의 Attack으로 내림차순 정렬시 상위 5개 데이터들(30개)의 Attack의 전체 평균을 구하여라¶

68. 가장 흔하게 발견되는 (Type1 , Type2) 의 쌍은 무엇인가?¶

69. 한번씩만 존재하는 (Type1 , Type2)의 쌍의 갯수는 몇개인가?¶

70. 한번씩만 존재하는 (Type1 , Type2)의 쌍을 각 세대(Generation)은 각각 몇개씩 가지고 있는가?¶

71. 전체데이터의 수축기혈압(최고) - 이완기혈압(최저)의 평균을 구하여라¶

72. 50~59세의 신장평균을 구하여라¶

73. 연령대 (20~29 : 20대 …) 별 인원수를 구하여라¶

74. 연령대 (20~29 : 20대 …) 별 등급의 숫자를 데이터 프레임으로 표현하라¶

75. 남성 중 A등급과 D등급의 체지방률 평균의 차이(큰 값에서 작은 값의 차)를 구하여라¶

76. 여성 중 A등급과 D등급의 체중의 평균의 차이(큰 값에서 작은 값의 차)를 구하여라¶

77. bmi는 자신의 몸무게(kg)를 키의 제곱(m)으로 나눈값이다. 데이터의 bmi 를 구한 새로운 컬럼을 만들고 남성의 bmi 평균을 구하여라¶

78. bmi보다 체지방율이 높은 사람들의 체중평균을 구하여라¶

79. 남성과 여성의 악력 평균의 차이를 구하여라¶

	RowNumber	CustomerId	Surname	CreditScore	Geography	Gender	Age	Tenure	Balance	NumOfProducts	HasCrCard	IsActiveMember	EstimatedSalary	Exited
0	6842	15793491	Cherkasova	714	Germany	Male	26	3	119545.48	2	1	0	65482.94	0
1	8963	15607874	Keane	687	France	Male	38	0	144450.58	1	0	1	137276.83	0
2	7047	15737627	Rivero	589	Germany	Female	20	2	121093.29	2	1	0	3529.72	0
3	7503	15697844	Whitehouse	721	Spain	Female	32	10	0.00	1	1	0	136119.96	1
4	3439	15722404	Carpenter	445	France	Female	30	3	0.00	2	1	1	127939.19	0

	성별코드	연령대코드(5세단위)	신장(5Cm단위)	체중(5Kg단위)	허리둘레	시력(좌)	시력(우)	청력(좌)	청력(우)	수축기혈압	...	혈청크레아티닌	(혈청지오티)AST	(혈청지오티)ALT	감마지티피	흡연상태	구강검진수검여부	치아우식증유무	치석	혈압차	WHtR
0	F	55	145	55	73.0	0.7	0.5	1.0	1.0	129.0	...	0.9	172.0	209.0	15.0	0	Y	0.0	Y	45.0	0.503448
1	M	40	180	55	74.0	1.5	1.5	1.0	1.0	102.0	...	0.8	30.0	19.0	23.0	1	Y	0.0	Y	32.0	0.411111
2	F	55	150	50	72.0	1.0	0.2	1.0	1.0	116.0	...	1.0	31.0	19.0	10.0	0	Y	0.0	N	44.0	0.480000
3	M	40	170	85	89.0	1.0	0.8	1.0	1.0	124.0	...	1.0	26.0	38.0	108.0	1	Y	1.0	Y	44.0	0.523529
4	F	40	155	45	62.0	0.5	1.0	1.0	1.0	127.0	...	0.7	20.0	11.0	13.0	0	Y	0.0	N	42.0	0.400000

Gender	Female	Male
Vehicle_Age
1-2 Year	30762.245001	30413.088469
< 1 Year	29972.286702	30310.982212
> 2 Years	36108.366374	35303.870627

	battery_power	blue	clock_speed	dual_sim	fc	four_g	int_memory	m_dep	mobile_wt	n_cores	...	px_height	px_width	ram	sc_h	sc_w	talk_time	three_g	touch_screen	wifi	price_range
0	842	0	2.2	0	1	0	7	0.6	188	2	...	20	756	2549	9	7	19	0	0	1	1
1	1021	1	0.5	1	0	1	53	0.7	136	3	...	905	1988	2631	17	3	7	1	1	0	2
2	563	1	0.5	1	2	1	41	0.9	145	5	...	1263	1716	2603	11	2	9	1	1	0	2
3	615	1	2.5	0	0	0	10	0.8	131	6	...	1216	1786	2769	16	8	11	1	0	0	2
4	1821	1	1.2	0	13	1	44	0.6	141	2	...	1208	1212	1411	8	2	15	1	1	0	1

	size
satisfaction	neutral or dissatisfied	satisfied
Class
Business	36	76

	ph	Hardness	Solids	Chloramines	Sulfate	Conductivity	Organic_carbon	Trihalomethanes	Turbidity	Potability
0	7.918150	214.186611	23823.492888	7.290878	341.173322	411.424483	19.585002	25.057375	4.028958	0
1	5.422446	205.266080	18542.957451	5.491963	306.702227	382.080129	10.504023	67.493450	2.911751	1
2	7.341547	187.672402	21273.457066	7.784003	NaN	332.084293	16.842334	55.019151	4.025644	0
3	9.056245	197.666301	17403.532167	7.688917	337.460176	414.766631	15.349869	63.696746	3.319354	0
4	5.039374	142.860598	40829.353167	7.271543	NaN	386.803057	16.823773	52.297113	4.957420	0

	age	sex	bmi	children	smoker	region	charges
0	64	female	39.330	0	no	northeast	14901.51670
1	47	female	27.830	0	yes	southeast	23065.42070
2	52	female	33.300	2	no	southwest	10806.83900
3	33	female	22.135	1	no	northeast	5354.07465
4	30	male	31.400	1	no	southwest	3659.34600

	id	date	price	bedrooms	bathrooms	sqft_living	sqft_lot	floors	...	grade	sqft_above	yr_built	zipcode	lat	long	sqft_living15	sqft_lot15
0	8961990160	20150413T000000	567500.0	3	2.5	2080	4556	2.0	...	8	2080	1999	98074	47.6036	-122.014	1530	5606
1	9455200205	20140604T000000	525000.0	3	2.0	1540	7800	1.0	...	8	1540	2004	98125	47.7041	-122.288	1510	7800
2	7853220670	20140918T000000	540000.0	3	2.5	2860	8935	2.0	...	8	2860	2004	98065	47.5336	-121.855	2650	6167
3	3298201170	20141110T000000	350000.0	3	1.0	940	7811	1.0	...	6	940	1959	98008	47.6195	-122.118	1180	7490
4	7972604355	20140521T000000	218000.0	3	1.0	1020	7874	1.0	...	7	1020	1956	98106	47.5175	-122.346	1290	7320

	GRE Score	TOEFL Score	University Rating	SOP	LOR	CGPA	Research	Chance of Admit
0	328	110	4	4.0	2.5	9.02	1	0.81
1	323	113	3	4.0	4.0	8.88	1	0.79
2	296	95	2	3.0	2.0	7.54	1	0.44
3	334	116	4	4.0	3.0	8.00	1	0.78
4	321	114	5	4.5	4.5	9.16	1	0.87
...	...	...	...	...	...	...	...	...
395	329	114	5	4.0	5.0	9.30	1	0.86
396	307	109	3	4.0	3.0	8.00	1	0.62
397	298	98	2	1.5	2.5	7.50	1	0.44
398	339	116	4	4.0	3.5	9.80	1	0.96
399	326	114	4	4.0	3.5	9.16	1	0.86

	importance
CGPA	0.813649
GRE Score	0.087730
TOEFL Score	0.028496
LOR	0.025029
SOP	0.025017
University Rating	0.012585
Research	0.007494