15) Quiz

Pandas 퀴즈

다음은 대한민국 영화 중에서 관객 수가 가장 많은 상위 8개의 데이터입니다.

주어진 코드를 이용하여 퀴즈를 풀어보시오.

import pandas as pd
data = {
    '영화' : ['명량', '극한직업', '신과함께-죄와 벌', '국제시장', '괴물', '도둑들', '7번방의 선물', '암살'],
    '개봉 연도' : [2014, 2019, 2017, 2014, 2006, 2012, 2013, 2015],
    '관객 수' : [1761, 1626, 1441, 1426, 1301, 1298, 1281, 1270], # (단위 : 만 명)
    '평점' : [8.88, 9.20, 8.73, 9.16, 8.62, 7.64, 8.83, 9.10]
}
df = pd.DataFrame(data)
df

	영화	개봉 연도	관객 수	평점
0	명량	2014	1761	8.88
1	극한직업	2019	1626	9.20
2	신과함께-죄와 벌	2017	1441	8.73
3	국제시장	2014	1426	9.16
4	괴물	2006	1301	8.62
5	도둑들	2012	1298	7.64
6	7번방의 선물	2013	1281	8.83
7	암살	2015	1270	9.10

1) 전체 데이터 중에서 ‘영화’ 정보만 출력하시오.

df['영화']

0           명량
1         극한직업
2    신과함께-죄와 벌
3         국제시장
4           괴물
5          도둑들
6      7번방의 선물
7           암살
Name: 영화, dtype: object

2) 전체 데이터 중에서 ‘영화’,’평점’ 정보를 출력하시오.

df[['영화','평점']]

	영화	평점
0	명량	8.88
1	극한직업	9.20
2	신과함께-죄와 벌	8.73
3	국제시장	9.16
4	괴물	8.62
5	도둑들	7.64
6	7번방의 선물	8.83
7	암살	9.10

3) 2015년 이후에 개봉한 영화 데이터 중에서 ‘영화’, ‘개봉 연도’ 정보를 출력하시오.

# filt = df['개봉 연도'] >= 2015
# df[filt][['영화','개봉 연도']]
df.loc[df['개봉 연도'] >= 2015, ['영화','개봉 연도']] # row sel, col sel

	영화	개봉 연도
1	극한직업	2019
2	신과함께-죄와 벌	2017
7	암살	2015

4) 주어진 계산식을 참고하여 ‘추천 점수’ Column을 추가하시오.

추천 점수 = (관객수*평점)//100

예) 첫 번째 영화인 ‘명량’의 경우,

추천 점수 = (관객수 1761*평점 8.88)//100 = 156

df['추천 점수'] = (df['관객 수'] * df['평점']) // 100
df

	영화	개봉 연도	관객 수	평점	추천 점수
0	명량	2014	1761	8.88	156.0
1	극한직업	2019	1626	9.20	149.0
2	신과함께-죄와 벌	2017	1441	8.73	125.0
3	국제시장	2014	1426	9.16	130.0
4	괴물	2006	1301	8.62	112.0
5	도둑들	2012	1298	7.64	99.0
6	7번방의 선물	2013	1281	8.83	113.0
7	암살	2015	1270	9.10	115.0

5. 전체 데이터를 ‘개봉 연도’ 기준 내림차순으로 출력하시오.

df.sort_values(['개봉 연도'],ascending=False)

	영화	개봉 연도	관객 수	평점	추천 점수
1	극한직업	2019	1626	9.20	149.0
2	신과함께-죄와 벌	2017	1441	8.73	125.0
7	암살	2015	1270	9.10	115.0
0	명량	2014	1761	8.88	156.0
3	국제시장	2014	1426	9.16	130.0
6	7번방의 선물	2013	1281	8.83	113.0
5	도둑들	2012	1298	7.64	99.0
4	괴물	2006	1301	8.62	112.0