# 엑셀 파일 dust1.xlxs 파일을 불러와서 데이터프레임을 생성
import pandas as pd

dust = pd.read_excel('../input/dust1.xlsx')
dust.head()

# 데이터 분석에 필요없는 '지역', '망', '측정소 코드' 컬럼을 삭제하고 특정 값으로 새로운 컬럼을 생성.

dust = dust.drop(['지역', '망', '측정소코드'], axis=1)
# axis의 기본값이 axis=0 으로 행 삭제가 됨. 컬럼을 삭제하기 위해서는 axis=1을 반드시 사용.
dust.head()

# 새로운 컬럼 생성
dust['city'] = '서울'
dust.head()

dust.rename(columns={'측정소명': 'name', '측정일시': 'date', '주소': 'addr'}, inplace=True)
dust.columns

'''
Index(['name', 'date', 'SO2', 'CO', 'O3', 'NO2', 'PM10', 'PM25', 'addr',
       'city'],
      dtype='object')
'''

# 숫자 int 형을 문자열로 변환
dust['date'] = dust['date'].astype(str)
dust['date'] = dust['date'].str.slice(0, 8)
dust.head()

# 문자 형식을 날짜형으로 변환
dust['date'] = pd.to_datetime(dust['date'])
dust.dtypes
'''
name            object
date    datetime64[ns]
...
'''

# 날짜 형식 활용 : Series.dt.형식
dust['year'] = dust['date'].dt.year
dust['month'] = dust['date'].dt.month
dust['day'] = dust['date'].dt.day
dust.head()

# 병합할 원본 데이터 확인
s1 = pd.read_excel('../input/nation.xlsx')
s1.head()

s2 = pd.read_excel('../input/code.xlsx')
s2.head()

# 데이터 병합 : 공통 컬럼을 기준
pd.merge(s1, s2, on='국적코드')

import pandas as pd

s1 = pd.read_excel('../input/nation.xlsx')
s1

s1.groupby('국적코드').sum()
# 국적코드를 그룹별로 합친다. (숫자 뿐만 아니라 문자열도 합침)

s1.groupby('성별').sum()
# 성별로 나누어 다른 항목을 합친다.

s1.groupby(['국적코드', '성별']).sum()