• 데이터 타입, 기초 통계값

df["위도"].dtypes

#평균
df["위도"].mean

#중앙값
df["위도"].median()

#최대값
df["위도"].max()

#최소값
df["위도"].min()

#개수
df["위도"].count()

#요약값 확인
df["위도"].describe()

#두개 이상의 column 요약
df[["위도", "경도"]].describe()

• 1개의 데이터 출력 : series 데이터 타입
• 2개 이상은 DataFrame 으로 출력

• 특정 데이터만 요약

# 숫자로 된 데이터만 요약
df.describe(include="number")

#문자열 데이터만 요약 : object
df.describe(include="object")

#모든 데이터 요약
df.describe(include="all")

결측치는 요약하지 않는다.

• 중복 값

#겹치지 않는 값들의 종류 보여줌
df["상권업종대분류명"].unique()
#출력 : array(['의료'], dtype=object)

#갯수 출력 : 몇개의 값을 가지고 있나
df["상권업종대분류명"].nunique()
# 출력 : 1

• 그룹화된 요약값

#각 값들이 몇개인지
df["시도명"].value_counts()

경기도        21374
서울특별시      18943
부산광역시       6473
경상남도        4973
인천광역시       4722
대구광역시       4597
경상북도        4141
전라북도        3894
충청남도        3578
전라남도        3224
광주광역시       3214
대전광역시       3067
충청북도        2677
강원도         2634
울산광역시       1997
제주특별자치도     1095
세종특별자치시      353
Name: 시도명, dtype: int64

normalize 옵션 : 전체에서 차지하는 비율 계산

df["시도명"].value_counts(normalize=True)

경기도        0.234993
서울특별시      0.208266
부산광역시      0.071166
경상남도       0.054675
인천광역시      0.051915
대구광역시      0.050541
경상북도       0.045528
전라북도       0.042812
충청남도       0.039338
전라남도       0.035446
광주광역시      0.035336
대전광역시      0.033720
충청북도       0.029432
강원도        0.028959
울산광역시      0.021956
제주특별자치도    0.012039
세종특별자치시    0.003881
Name: 시도명, dtype: float64