빅분기 실기 Chapter2

replace 함수 

data['industry'] = data['industry'].replace([1,2,3,4],['Service','IT','Finance','Others'])

plot 

data['industry'].value_counts().plot(kind='pie') # kind= 'pie','bar','line'

count	NA 값을 제외한값의 수를 반환
describe	시리즈 혹은 데이터프레임의 각 열에 대한 기술 통계
min, max	최소, 최대값
argmin, argmax	최소, 최대값을 갖고 이쓴 색인 위치 반환
idxmin, idxmax	최소, 최대값을 갖고 있는 색인의 값 반환
quantile	0부터 1까지의 분위수 계산
sum	합
mean	평균
median	중위값
mad	평균값에서 절대 평균편차
var	표본 분산
std	표본 표준편차
skew	표본 비대칭도
kurt	표본 첨도
cumsum	누적 합
cummin, cummax	누적 최소값, 누적 최대값
cumprod	누적 곱
diff	1차 산술차(시계열 데이터 사용시 유용)
pct_change	퍼센트 변화율 계산
corr	데이터프레임의 모든 변수 간 상관관계를 계산하여 반환
cov	데이터프레임의 모든 변수 간 공분산을 계산하여 반환

결측치

isnull() : 결측이면 True, 결측이 아니면 False

notnull() : 결측이면 False, 결측이 아니면 True

df.isnull().sum() : 변수 별로 결측값 개수 확인

df['salary'].isnull().sum() : 특정 변수의 결측값 개수 확인