이 랩에서는 Pandas 의 DataFrame.quantile() 메서드를 살펴보겠습니다. DataFrame.quantile() 메서드는 DataFrame 의 지정된 축을 따라 주어진 분위수 (quantile) 에서의 값을 계산합니다. 이 메서드를 사용하는 방법과 매개변수를 이해하는 방법을 배우겠습니다.
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후에 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
먼저, Pandas 라이브러리의 pd.DataFrame() 함수를 사용하여 DataFrame 을 생성해 보겠습니다. 'Age', 'Height', 'Weight'의 세 개의 열을 가진 DataFrame 을 생성할 것입니다. 이 DataFrame 은 개인 그룹과 해당 속성을 나타냅니다. 각 열에는 숫자 값이 포함됩니다.
## Import the pandas library
import pandas as pd
## Create the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Age': [12, 14, 11, 12], 'Height': [135, 140, 138, 147], 'Weight': [35, 38, 30, 45]})이제 DataFrame.quantile() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 분위수를 계산해 보겠습니다. q 매개변수는 계산하려는 원하는 분위수 (들) 를 나타내며, 여기서 0 <= q <= 1 입니다. 이 예제에서는 중앙값에 해당하는 0.5 에서 분위수를 계산합니다.
## Calculate the quantile
quantile_50 = df.quantile(0.5)마지막으로, 계산된 분위수를 확인하기 위해 결과를 출력해 보겠습니다.
## Print the result
print(quantile_50)이 랩에서는 Pandas 의 DataFrame.quantile() 메서드를 사용하여 DataFrame 의 분위수를 계산하는 방법을 배웠습니다. q 매개변수를 사용하여 원하는 분위수를 지정함으로써 해당 값을 얻을 수 있습니다. 이 메서드는 DataFrame 에서 숫자 데이터를 분석하고 요약하는 데 유용합니다.