Python에서 일변량 분석을 수행하는 방법: 예제 포함

단변량 분석이라는 용어는 하나의 변수에 대한 분석을 의미합니다. 접두사 “uni”가 “하나”를 의미하기 때문에 이것을 기억할 수 있습니다.

변수에 대한 일변량 분석을 수행하는 세 가지 일반적인 방법이 있습니다.

1. 요약 통계 – 값의 중심과 분포를 측정합니다.

2. 빈도표 – 서로 다른 값이 얼마나 자주 나타나는지 설명합니다.

3. 차트 – 값의 분포를 시각화하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 다음 Pandas DataFrame을 사용하여 단변량 분석을 수행하는 방법에 대한 예를 제공합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [1, 1, 2, 3.5, 4, 4, 4, 5, 5, 6.5, 7, 7.4, 8, 13, 14.2],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4, 6, 8, 8, 9, 3, 2, 6],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12, 6, 6, 7, 8, 7, 9, 15]})

#view first five rows of DataFrame
df. head ()

	points assists rebounds
0 1.0 5 11
1 1.0 7 8
2 2.0 7 10
3 3.5 9 6
4 4.0 12 6

1. 요약 통계 계산

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 “points” 변수에 대한 다양한 요약 통계를 계산할 수 있습니다.

 #calculate mean of 'points'
df[' points ']. mean ()

5.706666666666667

#calculate median of 'points' 
df[' points ']. median () 

5.0

#calculate standard deviation of 'points'
df[' points ']. std () 

3.858287308169384

2. 빈도표 만들기

다음 구문을 사용하여 변수 ‘포인트’에 대한 빈도 테이블을 만들 수 있습니다.

 #create frequency table for 'points'
df[' points ']. value_counts ()

4.0 3
1.0 2
5.0 2
2.0 1
3.5 1
6.5 1
7.0 1
7.4 1
8.0 1
13.0 1
14.2 1
Name: points, dtype: int64

이는 다음을 알려줍니다.

• 값 4가 3번 나타납니다.
• 값 1 이 두 번 나타납니다.
• 값 5가 두 번 나타납니다.
• 값 2가 1번 나타납니다.

등등.

관련 항목: Python에서 빈도표를 만드는 방법

3. 차트 만들기

다음 구문을 사용하여 ‘points’ 변수에 대한상자 그림을 만들 수 있습니다.

 import matplotlib. pyplot as plt

df. boxplot (column=[' points '], grid= False , color=' black ')

관련 항목: Pandas DataFrame에서 상자 그림을 만드는 방법

다음 구문을 사용하여 ‘points’ 변수에 대한 히스토그램을 만들 수 있습니다.

 import matplotlib. pyplot as plt

df. hist (column=' points ', grid= False , edgecolor=' black ')

관련 항목: Pandas DataFrame에서 히스토그램을 만드는 방법

다음 구문을 사용하여 “점” 변수에 대한 밀도 곡선을 만들 수 있습니다.

 import seaborn as sns

sns. kdeplot (df[' points '])

관련 항목: Matplotlib에서 밀도 플롯을 만드는 방법

이러한 각 그래프는 “포인트” 변수 값의 분포를 시각화하는 고유한 방법을 제공합니다.