pandas DataFrame 기초: 데이터 불러오기와 구조 확인
6강. pandas DataFrame 기초: 데이터 불러오기와 구조 확인
1. 이번 강의에서 해결할 문제
데이터를 바로 집계하면 문자열로 읽힌 숫자, 예상하지 못한 결측치와 행 수를 놓칩니다. 분석 전에 표의 구조와 타입을 검사해야 합니다.
2. 학습 목표
3. 핵심 개념
DataFrame은 열마다 dtype을 가진 2차원 표입니다. head는 일부 행, shape는 크기, dtypes와 info는 타입·결측 상태, describe는 수치 요약을 보여 줍니다. pandas 버전에 따라 문자열 dtype과 Copy-on-Write 같은 기본 동작이 달라질 수 있어 공식 문서와 실제 버전을 함께 기록합니다.
4. 단계별 실습
1. 예제 파일 작성
실행 환경: 코드 편집기
실행 위치: C:\dev\game-data-lab
실행 전 확인: 기존 파일이 있으면 내용을 덮어쓰지 말고 Git diff로 이번 강의 변경 범위를 확인합니다. 실제 개인정보·API Key·토큰은 사용하지 않습니다.
대상 파일: src/inspect_sessions.py
from pathlib import Path
import pandas as pd
SOURCE = Path("data/raw/game_sessions.csv")
df = pd.read_csv(SOURCE)
print(df.head(3).to_string(index=False))
print("shape:", df.shape)
print("dtypes:", df.dtypes, sep="\n")
print("missing:", df.isna().sum(), sep="\n")
print(df[["play_minutes", "score", "win"]].describe().round(2))
2. 실행과 결과 확인
실행 환경: Windows PowerShell
실행 위치: C:\dev\game-data-lab
실행 전 확인: Python 코드는 프로젝트의 .venv 인터프리터를 사용하고 입력 파일 경로가 존재하는지 확인합니다.
대상: src/inspect_sessions.py과 이 강의가 만드는 출력
Set-Location C:\dev\game-data-lab
.\.venv\Scripts\python.exe .\src\inspect_sessions.py
예상 결과: 12행 8열, score 결측 1개와 play_minutes 최대 360이 품질 점검 단서로 출력됩니다.
5. 분석 또는 모델이 동작하는 이유
read_csv는 열 값을 보고 dtype을 추론하므로 추론 결과를 확인해야 합니다. describe의 count가 행 수보다 작으면 결측이 있을 수 있고, max와 분위수 차이는 이상치 후보를 보여 줍니다.
6. 자주 하는 실수와 해결법
7. 직접 실습
8. 이해 점검 질문 3개
9. 핵심 요약
pandas DataFrame 기초: 데이터 불러오기와 구조 확인 미니 퀴즈
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