[Python] 빅데이터 분석기사 판다스 연습 튜토리얼(56 ~ 63)

# 04_Apply, Map
# 카드이용데이터 : https://www.kaggle.com/sakshigoyal7/credit-card-customers DataUrl = ‘https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/BankChurnersUp.csv’

## Q56 데이터를 로드하고 데이터 행과 열의 갯수를 출력하라
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/BankChurnersUp.csv',index_col=0)
print(df.shape)

## Q57 Income_Category의 카테고리를 map 함수를 이용하여 다음과 같이 변경하여 newIncome 컬럼에 매핑하라 Unknown : N
#Less than $40K : a
#$40K - $60K : b
#$60K - $80K : c
#$80K - $120K : d
#$120K +’ : e
dic = {'Unknown': 'N','Less than $40K' : 'a', '$40K - $60K' : 'b', '$60K - $80K' : 'c', '$80K - $120K' : 'd', '$120K +' : 'e'}
df['newIncome'] = df.Income_Category.map(lambda x: dic[x])
print(df)

## Q58 Income_Category의 카테고리를 apply 함수를 이용하여 다음과 같이 변경하여 newIncome 컬럼에 매핑하라 Unknown : N
#Less than $40K : a
#$40K - $60K : b
#$60K - $80K : c
#$80K - $120K : d
#$120K +’ : e
def changeCategory(x):
    if x =='Unknown':
        return 'N'
    elif x =='Less than $40K':
        return 'a'
    elif x =='$40K - $60K':
        return 'b'
    elif x =='$60K - $80K':
        return 'c'
    elif x =='$80K - $120K':
        return 'd'
    elif x =='$120K +' :
        return 'e'
df['newIncome']  =df.Income_Category.apply(changeCategory)
Ans = df['newIncome']

## Q59 Customer_Age의 값을 이용하여 나이 구간을 AgeState 컬럼으로 정의하라. (0~9 : 0 , 10~19 :10 , 20~29 :20 … 각 구간의 빈도수를 출력하라
df['AgeState'] = df.Customer_Age.map(lambda x : x//10 * 10)
print(df['AgeState'].value_counts().sort_index())

## Q60 Education_Level의 값중 Graduate단어가 포함되는 값은 1 그렇지 않은 경우에는 0으로 변경하여 newEduLevel 컬럼을 정의하고 빈도수를 출력하라
df['newEduLevel'] = df.Education_Level.map(lambda x : 1 if 'Graduate' in x else 0)
print(df['newEduLevel'].value_counts())

## Q61 Credit_Limit 컬럼값이 4500 이상인 경우 1 그외의 경우에는 모두 0으로 하는 newLimit 정의하라. newLimit 각 값들의 빈도수를 출력하라
df['newLimit'] = df.Credit_Limit.map(lambda x : 1 if x >= 4500 else 0)
print(df['newLimit'].value_counts())

## Q62 Marital_Status 컬럼값이 Married 이고 Card_Category 컬럼의 값이 Platinum인 경우 1 그외의 경우에는 모두 0으로 하는 newState컬럼을 정의하라. newState의 각 값들의 빈도수를 출력하라
def check(x):
    if(x.Marital_Status == 'Married' and x.Card_Category == 'Platinum'):
        return 1
    else:
        return 0

df['newState'] = df.apply(check, axis=1)
print(df['newState'].value_counts())

## Q63 Gender 컬럼값 M인 경우 male F인 경우 female로 값을 변경하여 Gender 컬럼에 새롭게 정의하라. 각 value의 빈도를 출력하라
def genderChange(x):
    if(x == 'M'):
        return 'male'
    else:
        return 'female'

df['Gender'] = df.Gender.apply(genderChange)
print(df['Gender'].value_counts())