[Python] EDA(탐색적 데이터분석)를 통한 변수탐색

sklearn에 내장되어있는 iris데이터를 가지고 기본적인 데이터분석을 해보려고 합니다!

 

1. 패키지 임포트 및 데이터 불러오기

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np
iris=load_iris()
iris_dataframe=pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# y컬럼 추가
iris_dataframe['group']=pd.Series([iris.target_names[k] for k in iris.target], dtype="category")
iris_dataframe

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2. 통계량 확인

 

~평균값~
numeric_only : int/float 열만 포함하겠다는 의미

print(iris_dataframe.mean(numeric_only=True))

 

~중앙값~

print(iris_dataframe.median(numeric_only=True))

 

~표준편차~

print(iris_dataframe.std())

 

~최소, 최대 사이의 범위~

print(iris_dataframe.max(numeric_only=True)-iris_dataframe.min(numeric_only=True))

 

~사분위수~

print(iris_dataframe.quantile([0, .25, .50, .75, 1]))

 

~기술통계량 한번에 보기~

iris_dataframe.describe()

 

3. Correlations

 

~공분산~

iris_dataframe.cov()

 

~상관관계~

iris_dataframe.corr()