열심히 코딩

1.성별 직업 빈도 - 성별로 어떤 직업이 가장 많을까? 먼저 남성 직업 빈도 상위 10개 추출 해보자job_male = welfare.dropna(subset = ['job']) \ .query('sex == "male"') \ .groupby( 'job' , as_index =False) \ .agg(n = ('job' , 'count')) \ .sort_values('n' , ascending = False) \ .head(10)job_male결측치 제거해주고 성별은 male로 고정시키자 그리고 job별로 그룹을 해주고 데이터값은 job의 빈도로 고정시키자. 이후 내림차순으로 나열하자.# 여성 직업 빈도 상위 10개 추출job_female = welfare.dropna(..

welfare['age_range'].value_counts()우리가 첫 번 째로 분석할 데이터는 '한국복지패널 데이터"를 분석하는 것이다. raw_welfare = pd.read_spss('Koweps_hpwc14_2019_beta2.sav')# 복사본 만들기welfare = raw_welfare.copy()일단 전체적으로 컬럼 수랑 행이 굉장히 많다 . 그리고 컬럼 자체가 이해할 수 없기에 이해할 수 있게 변수명 부터 바꿔보자! welfare = welfare.rename( columns = {'h14_g3' :'sex', 'h14_g4' : 'birth', 'h14_g10' : 'marriage_type', 'h14_..