<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2017 Google LLC.
Step1:  # Pandas 간단 소개
학습 목표
Step2:  Pandas의 기본 데이터 구조는 두 가지 클래스로 구현됩니다.
DataFrame은 행 및 이름 지정된 열이 포함된 관계형 데이터 테이블이라고 생각할 수 있습니다.
Series는 하나의 열입니다. DataFrame에는 하나 이상의 Series와 각 Series의 이름이 포함됩니다.
데이터 프레임은 데이터 조작에 일반적으로 사용하는 추상화입니다. Spark 및 R에 유사한 구현이 존재합니다.
Series를 만드는 한 가지 방법은 Series 객체를 만드는 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
Step3:  DataFrame 객체는 string 열 이름과 매핑되는 'dict'를 각각의 Series에 전달하여 만들 수 있습니다. Series의 길이가 일치하지 않는 경우, 누락된 값은 특수 NA/NaN 값으로 채워집니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
Step4:  하지만 대부분의 경우 전체 파일을 DataFrame으로 로드합니다. 다음 예는 캘리포니아 부동산 데이터가 있는 파일을 로드합니다. 다음 셀을 실행하여 데이터에 로드하고 기능 정의를 만들어 보세요.
Step5:  위의 예에서는 DataFrame.describe를 사용하여 DataFrame에 관한 흥미로운 통계를 보여줍니다. 또 다른 유용한 함수는 DataFrame.head로, DataFrame 레코드 중 처음 몇 개만 표시합니다.
Step6:  Pandas의 또 다른 강력한 기능은 그래핑입니다. 예를 들어 DataFrame.hist를 사용하면 한 열에서 값의 분포를 빠르게 검토할 수 있습니다.
Step7:  ## 데이터 액세스
익숙한 Python dict/list 작업을 사용하여 DataFrame 데이터에 액세스할 수 있습니다.
Step8:  또한 Pandas는 고급 색인 생성 및 선택 기능을 위한 풍부한 API를 제공합니다. 이 내용은 너무 광범위하므로 여기에서 다루지 않습니다.
## 데이터 조작
Python의 기본 산술 연산을 Series에 적용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
Step9:  NumPy는 유명한 계산과학 툴킷입니다. Pandas Series는 대부분의 NumPy 함수에 인수로 사용할 수 있습니다.
Step10:  더 복잡한 단일 열 변환에는 Series.apply를 사용할 수 있습니다. Python map 함수처럼, 
Series.apply는 인수로 lambda 함수를 허용하며, 이는 각 값에 적용됩니다.
아래의 예에서는 인구가 백만 명을 초과하는지 나타내는 새 Series를 만듭니다.
Step11:  DataFrames 수정 역시 간단합니다. 예를 들어 다음 코드는 기존 DataFrame에 두 개의 Series를 추가합니다.
Step12:  ## 실습 #1
다음 두 명제 모두 True인 경우에만 True인 새 부울 열을 추가하여 도시 테이블을 수정합니다.
도시 이름은 성인의 이름을 본따서 지었다.
도시 면적이 130제곱킬로미터보다 넓다.
참고
Step13:  ### 해결 방법
해결 방법을 보려면 아래를 클릭하세요.
Step14:  ## 색인
Series와 DataFrame 객체 모두 식별자 값을 각 Series 항목이나 DataFrame 행에 할당하는 index 속성을 정의합니다. 
기본적으로 생성 시 Pandas는 소스 데이터의 순서를 나타내는 색인 값을 할당합니다. 생성된 이후 색인 값은 고정됩니다. 즉, 데이터의 순서가 재정렬될 때 변하지 않습니다.
Step15:  DataFrame.reindex를 호출하여 수동으로 행의 순서를 재정렬합니다. 예를 들어 다음은 도시 이름을 기준으로 분류하는 것과 효과가 같습니다.
Step16:  색인 재생성은 DataFrame을 섞기(임의 설정하기) 위한 좋은 방법입니다. 아래의 예에서는 배열처럼 된 색인을 NumPy의 random.permutation 함수에 전달하여 값을 섞습니다. 이렇게 섞인 배열로 reindex를 호출하면 DataFrame 행도 같은 방식으로 섞입니다.
다음 셀을 여러 번 실행해 보세요.
Step17:  자세한 정보는 색인 문서를 참조하세요.
## 실습 #2
reindex 메서드는 원래 DataFrame의 색인 값에 없는 색인 값을 허용합니다. 메서드를 실행해보고 이런 값을 사용하면 어떤 결과가 나오는지 확인해보세요. 왜 이런 값이 허용된다고 생각하나요?
Step18:  ### 해결 방법
해결 방법을 보려면 아래를 클릭하세요.
reindex 입력 배열에 원래 DataFrame 색인 값에 없는 값을 포함하면 reindex가 이 \'누락된\' 색인에 새 행을 추가하고 모든 해당 열을 NaN 값으로 채웁니다.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
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# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2017 Google LLC.
End of explanation
from __future__ import print_function
import pandas as pd
pd.__version__
Explanation: # Pandas 간단 소개
학습 목표:
  * pandas 라이브러리의 DataFrame 및 Series 데이터 구조에 관한 소개 확인하기
  * DataFrame 및 Series 내의 데이터 액세스 및 조작
  * pandas DataFrame으로 CSV 데이터 가져오기
  * DataFrame의 색인을 다시 생성하여 데이터 셔플
Pandas는 열 중심 데이터 분석 API입니다. 입력 데이터를 처리하고 분석하는 데 효과적인 도구이며, 여러 ML 프레임워크에서도 Pandas 데이터 구조를 입력으로 지원합니다.
Pandas API를 전체적으로 소개하려면 길어지겠지만 중요한 개념은 꽤 간단하므로 아래에서 소개하도록 하겠습니다. 전체 내용을 참조할 수 있도록 Pandas 문서 사이트에서 광범위한 문서와 여러 가이드를 제공하고 있습니다.
## 기본 개념
다음 행은 Pandas API를 가져와서 API 버전을 출력합니다.
End of explanation
pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento'])
Explanation: Pandas의 기본 데이터 구조는 두 가지 클래스로 구현됩니다.
DataFrame은 행 및 이름 지정된 열이 포함된 관계형 데이터 테이블이라고 생각할 수 있습니다.
Series는 하나의 열입니다. DataFrame에는 하나 이상의 Series와 각 Series의 이름이 포함됩니다.
데이터 프레임은 데이터 조작에 일반적으로 사용하는 추상화입니다. Spark 및 R에 유사한 구현이 존재합니다.
Series를 만드는 한 가지 방법은 Series 객체를 만드는 것입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
End of explanation
city_names = pd.Series(['San Francisco', 'San Jose', 'Sacramento'])
population = pd.Series([852469, 1015785, 485199])
pd.DataFrame({ 'City name': city_names, 'Population': population })
Explanation: DataFrame 객체는 string 열 이름과 매핑되는 'dict'를 각각의 Series에 전달하여 만들 수 있습니다. Series의 길이가 일치하지 않는 경우, 누락된 값은 특수 NA/NaN 값으로 채워집니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
End of explanation
california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")
california_housing_dataframe.describe()
Explanation: 하지만 대부분의 경우 전체 파일을 DataFrame으로 로드합니다. 다음 예는 캘리포니아 부동산 데이터가 있는 파일을 로드합니다. 다음 셀을 실행하여 데이터에 로드하고 기능 정의를 만들어 보세요.
End of explanation
california_housing_dataframe.head()
Explanation: 위의 예에서는 DataFrame.describe를 사용하여 DataFrame에 관한 흥미로운 통계를 보여줍니다. 또 다른 유용한 함수는 DataFrame.head로, DataFrame 레코드 중 처음 몇 개만 표시합니다.
End of explanation
california_housing_dataframe.hist('housing_median_age')
Explanation: Pandas의 또 다른 강력한 기능은 그래핑입니다. 예를 들어 DataFrame.hist를 사용하면 한 열에서 값의 분포를 빠르게 검토할 수 있습니다.
End of explanation
cities = pd.DataFrame({ 'City name': city_names, 'Population': population })
print(type(cities['City name']))
cities['City name']
print(type(cities['City name'][1]))
cities['City name'][1]
print(type(cities[0:2]))
cities[0:2]
Explanation: ## 데이터 액세스
익숙한 Python dict/list 작업을 사용하여 DataFrame 데이터에 액세스할 수 있습니다.
End of explanation
population / 1000.
Explanation: 또한 Pandas는 고급 색인 생성 및 선택 기능을 위한 풍부한 API를 제공합니다. 이 내용은 너무 광범위하므로 여기에서 다루지 않습니다.
## 데이터 조작
Python의 기본 산술 연산을 Series에 적용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
End of explanation
import numpy as np
np.log(population)
Explanation: NumPy는 유명한 계산과학 툴킷입니다. Pandas Series는 대부분의 NumPy 함수에 인수로 사용할 수 있습니다.
End of explanation
population.apply(lambda val: val > 1000000)
Explanation: 더 복잡한 단일 열 변환에는 Series.apply를 사용할 수 있습니다. Python map 함수처럼, 
Series.apply는 인수로 lambda 함수를 허용하며, 이는 각 값에 적용됩니다.
아래의 예에서는 인구가 백만 명을 초과하는지 나타내는 새 Series를 만듭니다.
End of explanation
cities['Area square miles'] = pd.Series([46.87, 176.53, 97.92])
cities['Population density'] = cities['Population'] / cities['Area square miles']
cities
Explanation: DataFrames 수정 역시 간단합니다. 예를 들어 다음 코드는 기존 DataFrame에 두 개의 Series를 추가합니다.
End of explanation
# Your code here
Explanation: ## 실습 #1
다음 두 명제 모두 True인 경우에만 True인 새 부울 열을 추가하여 도시 테이블을 수정합니다.
도시 이름은 성인의 이름을 본따서 지었다.
도시 면적이 130제곱킬로미터보다 넓다.
참고: 부울 Series는 기존 부울 연산자가 아닌 비트 연산자를 사용하여 결합할 수 있습니다. 예를 들어 logical and를 실행할 때 and 대신 &amp;를 사용합니다.
참고: 스페인어에서 "San"은 "성인"의 의미입니다.
End of explanation
cities['Is wide and has saint name'] = (cities['Area square miles'] > 50) & cities['City name'].apply(lambda name: name.startswith('San'))
cities
Explanation: ### 해결 방법
해결 방법을 보려면 아래를 클릭하세요.
End of explanation
city_names.index
cities.index
Explanation: ## 색인
Series와 DataFrame 객체 모두 식별자 값을 각 Series 항목이나 DataFrame 행에 할당하는 index 속성을 정의합니다. 
기본적으로 생성 시 Pandas는 소스 데이터의 순서를 나타내는 색인 값을 할당합니다. 생성된 이후 색인 값은 고정됩니다. 즉, 데이터의 순서가 재정렬될 때 변하지 않습니다.
End of explanation
cities.reindex([2, 0, 1])
Explanation: DataFrame.reindex를 호출하여 수동으로 행의 순서를 재정렬합니다. 예를 들어 다음은 도시 이름을 기준으로 분류하는 것과 효과가 같습니다.
End of explanation
cities.reindex(np.random.permutation(cities.index))
Explanation: 색인 재생성은 DataFrame을 섞기(임의 설정하기) 위한 좋은 방법입니다. 아래의 예에서는 배열처럼 된 색인을 NumPy의 random.permutation 함수에 전달하여 값을 섞습니다. 이렇게 섞인 배열로 reindex를 호출하면 DataFrame 행도 같은 방식으로 섞입니다.
다음 셀을 여러 번 실행해 보세요.
End of explanation
# Your code here
Explanation: 자세한 정보는 색인 문서를 참조하세요.
## 실습 #2
reindex 메서드는 원래 DataFrame의 색인 값에 없는 색인 값을 허용합니다. 메서드를 실행해보고 이런 값을 사용하면 어떤 결과가 나오는지 확인해보세요. 왜 이런 값이 허용된다고 생각하나요?
End of explanation
cities.reindex([0, 4, 5, 2])
Explanation: ### 해결 방법
해결 방법을 보려면 아래를 클릭하세요.
reindex 입력 배열에 원래 DataFrame 색인 값에 없는 값을 포함하면 reindex가 이 \'누락된\' 색인에 새 행을 추가하고 모든 해당 열을 NaN 값으로 채웁니다.
End of explanation
<END_TASK>