04_Apply_US_Crime_Rates_Exercises

1. 필요한 librarie를 import 하세요.

import pandas as pd

 

2. 다음 주소로부터 Data를 import 하세요.

url = "https://raw.githubusercontent.com/myoh0623/dataset/main/US_Crime_Rates_1960_2014.csv"

 

3. crime 변수에 DataFrame을 할당 하세요.

crime = pd.read_csv(url)

 

4. column의 data type은 무엇입니까?

crime.dtypes

# crime.info()

 

5. column Year의 dtype을 datetime64로 변경하세요. (to_datetime 을 사용)

crime.Year.dtype

  dtype('int64')

 

crime['Year'] = pd.to_datetime(crime['Year'], format='%Y')
crime.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 55 entries, 0 to 54
Data columns (total 12 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype         
---  ------              --------------  -----         
 0   Year                55 non-null     datetime64[ns]
 1   Population          55 non-null     int64         
 2   Total               55 non-null     int64         
 3   Violent             55 non-null     int64         
 4   Property            55 non-null     int64         
 5   Murder              55 non-null     int64         
 6   Forcible_Rape       55 non-null     int64         
 7   Robbery             55 non-null     int64         
 8   Aggravated_assault  55 non-null     int64         
 9   Burglary            55 non-null     int64         
 10  Larceny_Theft       55 non-null     int64         
 11  Vehicle_Theft       55 non-null     int64         
dtypes: datetime64[ns](1), int64(11)
memory usage: 5.3 KB

 

6. Year column을 dataframe의 index로 설정하세요. 기존의 index는 삭제합니다.

crime.set_index('Year', drop = True, inplace=True)

 

*set_index

*drop = True : 기존의 index 삭제

 

7. Total column을 삭제하세요.

del crime["Total"]

 

cf)

crime.drop(["Total"], axis = 1)

 

 

8. year를 10년 단위로 그룹화하고 값의 합계를 구하세요.

crime_per_year = crime.resample('10YS').sum().copy()

 

Time series / date functionality — pandas 2.2.2 documentation (pydata.org)

Time series / date functionality — pandas 2.2.2 documentation

 

9. 미국에서 살기 가장 위험한(살인이 많이 일어난) 10년은 언제 인가요?

crime_per_year.idxmax()["Murder"]

 

* idxmax / idxmin : 최대/최소값이 포함된 행/열