#02. iphone.csv

1. 코드

%matplotlib inline import pandas as pd import seaborn as sns

1. 칼럼 이름 변경하기

iphone_df.rename(columns={'Unnamed: 0':'model'}, inplace=True) iphone_df

2. 인덱스 변경하기

iphone_df.set_index('model', inplace=True) iphone_df

3. 여러 조건을 만족시키는 데이터만 뽑아내기

boolean1 = iphone_df['메모리']>'3GB' boolean2 = iphone_df['Face ID']=='Yes' boolean3 = iphone_df['디스플레이']>5.5 iphone_df[boolean1 & boolean2 & boolean3]

4. split을 이용해 문자열 분리해 새로운 칼럼 생성하기

release_date = iphone_df['출시일'].str.split(pat='-', n=2, expand=True) release_date iphone_df['출시연도'] = release_date[0]

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2. 발견한 인사이트

1. Face ID는 iPhone X 부터 생긴 기능임을 알 수 있음

2. 출시연도별 출시 모델 수 -> 시각화(??)

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3. 한 줄 평가

• 출시일에서 출시연도만 가져와서 새로운 칼럼 '출시연도' 생성
• 출시연도별 모델 개수를 막대그래프로 나타내려고 했으나 실패함

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cf. split을 이용하여 pandas 칼럼 분리하기

[Python] split을 이용하여 pandas 컬럼 분리하기