2BPerfect...16

Pandas exercise

# 값 조건 메서드
tit[tit['Pclass'].isin([값,값])]
# 반대 조건
tit[~tit['Pclass'].isin([1,2])]

#pd.cut(Seriesdata,경계값리스트,labels=구간별별 이름리스트)
pd.cut(
    tit['Age'],
    [0,15,25,45,60,100],
    labels=['소아','청년','장년','중년','노년']
)

tit['Embarked']=tit['Embarked'].fillna(emax)

tit[tit['Age'].isna()]

tit.sort_values(['Pclass','Age'],ascending=[False,True])

pd.set_option('display.max_rows',200)#제한 늘리기
s2021['dept_nm_lvl_2'].value_counts()

s2021['dept_nm_lvl_2'].unique()

DataFrame_data.pivot_table(values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean')
values: 통계낼 대상 열(['Survived'])
index: 그룹할 대상 열
column 그룹할 대상 열
aggfunc:적용할 통계함수 기본값 mean

#성별 생존율
pd.pivot_table(values='Survived',index='Sex',data=tit)
or
tit.pivot_table(values='Survived',index='Sex')

# 승객 등급별 성별 생존율
pd.pivot_table(values='Survived',index=['Pclass','Sex'],data=tit)

# 승객 등급별 성별 생존율
pd.pivot_table(values='Survived',index='Pclass',columns='Sex',data=tit)