참고 : pandas 분석 정리

=> 파일 읽고 기본적인 분석하기 :
파일읽기(.read_csv)–> shape/head-> .columns확인–> 필요한 열만 뽑아낸 df 만들기–> head/tail –> 각 열의 데이터타입 눈확인 –> 문자열 데이터 범주확인 –> 결측값(NaN) 제거 후 shape확인
=> 기준열에 특정성분 따른(term-2가지 문자열)  특정열의 합(loan_amnt 총합) 파악하기 :
기준열의 문자형데티어 범주확인 –> 빈 딕셔너리{ }생성-> 중복없는 기준열 변수 생성 –>  for문 안에서, 마스크로 중복없는 기준열의 각 성분에 따른 특정열만 뽑고, 가상으로만들어진 nx1의 총합 계산후 변수에 담기 –>  각 성분을 딕셔너리[ 열이름]으로 인덱싱하여 딕셔너리의 키값으로 생성  =  우항에 키값에 대한 총합 변수 대입으로 밸류값 생성 –> 생성된 { 키값1:밸류값1 , 키값2:밸류값2 }의 밸류값이 1개로 구성된 1xn 1차원 딕션너리를 1차원인 Series에 담기

=> 기준열의 일부성분들을 가진 행들을 골라내어 그 행들의 특정열 분포 확인하기
헤더확인-> 범주 확인후 중복없는 기준열 변수(total category)생성 -> 일부성분만 index로 열 인덱싱한 일부성분기준열 변수 생성(bad category) -> 전체기준열에 isin( 일부성분기준열)을 통해, 마스크생성한 것을 새로운 열로 추가( df[ 새로운 마스크 열 ]) -> 행인덱스에 마스크==True를 통해 행들을 골라낸 후, 열인덱스에 특정열만 골라내어, 가사의 nx1의 Series획득한 상태에서 .value_counts()를 입혀 Series[ 특정열값 - 행 수 ]의 변수(bad_to_grade) 생성 -> Series를 오름차순 정렬 -> good category를 원하면 마스크 ==False로 구함

상관관계 분석하기 :
기준열. corr( 특정열 )

파일쓰기 : to_csv()