맥주 소비량 분석

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해야하는데.. 귀찮

 

 

& 사용시 () 필수

멀티시스 인덱싱 익숙해지기

# [2-48] 주류소비량이 있으면서, 맥주를 소비하지 않는 국가의 국가명 목록을 구해봅니다.
# way 1
df[(df['주류소비량'] > 0) & (df['맥주'] == 0)]['국가']

# way 2
# values 도 ok
# to_list() 사용시 리스트로 나옴
df.loc[(df['주류소비량'] > 0) & (df['맥주'] == 0),'국가'].values

동일한데

멀티시스 인덱싱을 ':'로 범위지정 가능

익숙해지면 이 코드가 더 굿굿

# [2-47] 주류소비량이 있으면서, 맥주를 소비하지 않는 나라의 맥주, 증류주, 와인, 알코올, 대륙 등 모든 정보를 구해 봅니다.
# indexing 사용
# way 1
df[(df['주류소비량'] > 0) & (df['맥주'] == 0)]

# way 2
# 원하는 행만 가능~
df.loc[(df['주류소비량'] > 0) & (df['맥주'] == 0), '대륙':'알코올']

 

# [2-49] 주류소비량이 정보가 없는 국가의 정보를 구해 봅니다.
df[df['주류소비량'] == 0]

to_list()로 list 변환

# 국가의 이름 알아보기
# 멀티시스 인덱싱
df.loc[df['주류소비량'] == 0,'국가'].to_list()

# [2-50] 맥주 소비량의 값이 큰 5개 국가를 알아봅니다.
df.sort_values('맥주', ascending = False).head()

멀 티 시 스 인 덱 싱

# [2-51] 맥주 소비량이 세계 평균 소비량보다 큰 국가의 개수는?
df.loc[df['맥주'] > df['맥주'].mean(),'국가'].count()