기술 통계와 값 빈도

데이터를 정제하고 준비했다면, 이제는 데이터의 분포와 요약 통계를 파악하는 단계로 넘어가야 합니다.

이 과정을 통해 패턴을 발견하고, 이상치나 오류를 확인하며, 초기 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Pandas는 이를 위해 직관적이고 강력한 통계 메서드를 제공합니다.

.describe() 메서드를 사용하면 숫자형 열 전체에 대한 핵심 통계 요약을 한 번에 확인할 수 있습니다.

• count → 결측치가 아닌 값의 개수

• mean → 평균값

• std → 표준편차

• min / max → 최솟값과 최댓값

• 25%, 50%, 75% → 분위수(Quartiles), 데이터의 분포 파악에 유용

데이터에서 카테고리별 값의 분포를 보고 싶다면 .value_counts() 메서드를 사용할 수 있습니다.

이 메서드는 각 열에서 고유값별 빈도(개수)를 반환합니다.

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df = pd.DataFrame({
    "Category": ["A", "A", "B", "C", "C", "C"]
})

df["Category"].value_counts()

# 출력:
# C    3
# A    2
# B    1