일부 열만 가져오기
Vermont 세금 데이터에는 우편번호와 소득 구간별로 가구 구성, 소득원, 납부 세금을 설명하는 147개의 열이 있어요. 대부분의 분석에는 모든 열이 필요하지 않죠. 이 연습에서는 read_csv()의 usecols 인수를 사용해 변수를 줄인 데이터프레임을 만들어 보겠습니다.
지리와 소득 수준에 따라 가구 구성이 다른지 살펴보려고 해요. 이를 위해 소득 구간, 우편번호(ZIP code), 세금 신고 형태(예: 미혼 또는 기혼), 부양가족 수에 대한 열이 필요합니다. 이 데이터는 변수명을 코드로 사용하므로, 필요한 구체적인 열은 지침에 제공되어 있어요.
pandas는 이미 pd로 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재
연습 안내
- 사용할 열 목록을 만드세요:
zipcode,agi_stub(소득 구간),mars1(미혼 가구 수),MARS2(기혼으로 신고한 가구 수),NUMDEP(부양가족 수). - 선택한 열만 사용하여
vt_tax_data_2016.csv에서 데이터프레임을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create list of columns to use
cols = ____
# Create dataframe from csv using only selected columns
data = ____("vt_tax_data_2016.csv", ____)
# View counts of dependents and tax returns by income level
print(data.groupby("agi_stub").sum())