참고 : matplotlib 분석 정리

1. 전체기준열의 각 values값이 포함된 행수의 세기(분포) => 라인플롯 그리기
파읽 읽기 –> shape / head() / columns(칼럼명들만 리스트로 반환) 보기 –>  전체 기준열을 인덱싱한 뒤, .value_counts()로 포함된 행수를 Series로 받기 –>  그 Series의 분포에, .sort_index()를 통해 오름차순 정리하기 –>  새로운 변수에 담아서, 변수.plot()그리기 –> plot그릴 때 반환 받은 axes변수로 xticks(yticks) 정수로 바꿔주기 –> xlim(ylim)으로 범위 늘려주기

2. index를 name열로 바꾼 뒤, 각 name행에 따른 조건을 만족하는 특정열 1,2를 뽑고-> 특정열 1,2의 비율 비교하기
name열을 데이터프레임.set_index( [칼럼명] )을 통해  새로운index 만들기 –> 특정열1과 특정열2를 인덱싱하여 합이 10000이 넘도록 조건문을 달아 새로운 boolean마스크 변수 생성-> 마스크변수를 행인덱스에 집어넣고, 뽑아낼 특정열1,2를 열인덱싱에 넣어, 해당조건을 만족하는 행 뽑아낸 뒤 새로운 DataFrame변수에 집어넣기 –> 새로운 DataFrame으로 plot()을 stacked옵션을 주어서  만들기 –> 각 비율을 계산한 열을 추가로 생성하여, 비율 열1,2로 효과적인 비율 비교의 bar플롯 그리기

3. 여러개의 특정열의 values를  Series의 index로 만들고,  그 각각의 values가 여러개의 특정열에 포함된 행의 수를 뽑아내서 히스토그램 만들기
여러개의 특정열을 관리하기 쉽게 칼럼명만 칼럼인덱싱으로 뽑아내서 변수에 담기 –> 여러개의 특정열에 나타는 values중에 NaN이 포함된 것을 none문자열으로 치환한 뒤, np.unique()로 중복없는 values리스트들을 새로운 변수에 담기-> 중복없는 values리스트를 index로 준 빈 Series 만들기 –> for문을 통해, 여러개의 특정열 칼럼명 변수를 통해 하나씩 순회하면서, 각 열에 value_counts()를 통해  각 value가 포함된 행수를 빈 Series에 .add()하기 +  fill_value = 0 으로 특정열 속의 NaN은 0으로 계산해서 더하기 –> 히스토그램 그리기