[Python] 빅데이터 분석기사 판다스 연습 튜토리얼(Pivot 83 ~ 90)

# 06_Pivot
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/Datamanim/pandas/main/under5MortalityRate.csv')

## Q83 Indicator을 삭제하고 First Tooltip 컬럼에서 신뢰구간에 해당하는 표현을 지워라
df.drop('Indicator',axis=1,inplace=True)
df['First Tooltip'] = df['First Tooltip'].map(lambda x: float(x.split("[")[0]))
Ans = df

## Q84 년도가 2015년 이상, Dim1이 Both sexes인 케이스만 추출하라
target = df[(df.Period >= 2015) & (df.Dim1 == 'Both sexes')]
print(target)

## Q85 84번 문제에서 추출한 데이터로 아래와 같이 나라에 따른 년도별 사망률을 데이터 프레임화 하라
print(target.pivot(index='Location', columns='Period', values='First Tooltip'))

## Q86 Dim1에 따른 년도별 사망비율의 평균을 구하라
Ans = df.pivot_table(index='Dim1',columns='Period',values='First Tooltip',aggfunc='mean')
print(Ans)

## Q87 데이터에서 한국 KOR 데이터만 추출하라
kr = df[df.Country=='KOR']
Ans = kr

## Q88 한국 올림픽 메달리스트 데이터에서 년도에 따른 medal 갯수를 데이터프레임화 하라
Ans = kr.pivot_table(index='Year',columns='Medal',aggfunc='size').fillna(0)

## Q89 전체 데이터에서 sport종류에 따른 성별수를 구하여라
Ans = df.pivot_table(index='Sport',columns='Gender',aggfunc='size')

## Q90 전체 데이터에서 Discipline종류에 따른 따른 Medal수를 구하여라
Ans = df.pivot_table(index='Discipline',columns='Medal',aggfunc='size')