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pandas read & count

import pandas as pd

population_number=pd.read_csv("population_number.csv", index_col="도시", encoding="euc-kr")

population_number

#각 컬럼별 데이터 개수 세기

population_number.count()

지역      4

2015    4

2010    3

2005    2

2000    4

dtype: int64

#Series 클래스에 들어있는 각각의 값이 몇개씩 들어있는지 셀 수 있다.

#같은 의미로 특정값 별로 몇개가 있는지 확인하는 것(value_counts())

population_number['2000'].value_counts()

2473990    1

3655437    1

9853972    1

2466338    1

Name: 2000, dtype: int64

s1 = pd.Series([1,1,2,2,3,4,5,6,6,6])

s1.value_counts()

6    3

2    2

1    2

5    1

4    1

3    1

dtype: int64

#오름차순 정렬(sort_values의 기본값은 ascending=True)

population_number['2010'].sort_values()

도시

대구    2431774.0

인천    2632035.0

서울    9631482.0

부산          NaN

Name: 2010, dtype: float64

#내림차순 정렬

population_number['2010'].sort_values(ascending=False)

도시

서울    9631482.0

인천    2632035.0

대구    2431774.0

부산          NaN

Name: 2010, dtype: float64

#dataFrame 클래스에 sort_values 적용

#2010을 기준으로 오름차순

#정렬과 상관없이 NaN 값은 마지막에 출력 됨

population_number.sort_values(by='2010')

#DataFrame클래스에 sort_values 적용

population_number.sort_values(by=['지역', '2010'])

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