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※ 제공되는 개별 강의 구성은 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
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※ 해커스 일본어+JLPT 0원 패스는 파격적인 할인 및 혜택을 제공하므로, 결제 시, 포인트/쿠폰 사용이 불가하며, 포인트 적립 또한 불가합니다.(단, 일본어+JLPT 365일 패키지는 쿠폰 사용 가능)
※ 해커스 일본어+JLPT 0원 패스는 강의만 들어도(출석) 수강료를 100% 환급 받을 수 있는 이벤트입니다.
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※ 해커스 일본어+JLPT 0원 패스는 해커스일본어의 일본어 및 JLPT 강좌를 자유롭게 수강하실 수 있는 상품입니다.
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※ 365일 패키지 상품은 패스 강의 상품이며, [일본어 회화+어휘+문법+JLPT] 180일 0원패스를 365일 동안 무제한 수강하실 수 있는 패키지(비환급) 상품입니다.
* 365일 패키지 상품을 구매하실 경우, 해커스 JLPT 교재 1권을 제공해드립니다.
[JLPT N5 한 권으로 합격] 문법, 독해, 청해, 실전모의고사 강의는 순차 오픈 예정이니, 구매하신 상품의 수강 기간과 함께 강의 완강 일정을 확인하신 후 구매해주시기 바랍니다.
※ 해커스일본어에서 판매하는 교재 및 MP3 포함 강의는 2018.07.01 부터 시행되는 도서/문화비에 대한 소득공제가 적용되지 않습니다.

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ⓐ [세이임의 발음클리닉](총 20강 중 7강 제공/30일 수강) : 상품 구매 시 [마이클래스] > [일반강의]로 제공
ⓑ [웹툰 미생으로 배우는 비즈니스 영어핵심표현](14강 제공/30일 수강) : 상품 구매 시 [마이클래스] > [일반강의]로 제공
※ ⓐ, ⓑ 무료 혜택 강의는 본 일본어+JLPT 0원패스 수강기간이 종료되더라도 수강 가능합니다.
ⓒ 한국사/공기업 자료집 다운로드 경로:
※[일본어 회화+어휘+문법 완성반(150일)] / [일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반(180일)]/[일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반] 365일 패키지 ▶ 결제 시, 해커스일본어 계정에 등록되어 있는 회원님의 메일 주소로 한국사/공기업 자료집 다운로드 경로가 발송됩니다 :)
※[일본어 회화+어휘+문법 완성반(100일)]/[일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반(120일)] ▶ [마이클래스] > [환급반] > [기초일본어+JLPT 패스] > [무료자료 다운로드]
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[마이클래스] > [기초일본어 + JLPT 0원패스] > [강좌 신청하기] > 신청한 강좌 클릭 후 [학습자료] 다운
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수강기간
■ [0원 패스] 일본어 회화+어휘+문법 완성반 & 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반
결제 후 [마이클래스 > 환급반] 페이지에서 확인 가능하며, [패스 상품명]버튼을 누를 시 수강기간 카운트가 시작됩니다.
※ 환급반 입장시, 수강 시작
※ ※ 결제 후 7일 이내에 강의 시작을 하지 않을 시, 자동으로 강의 수강 시작
- 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반 0원 패스(180일) 수강기간 : 총 180일
- 일본어 회화+어휘+문법 완성반 0원 패스(150일) 수강기간 : 총 150일
- 해당 상품은 일시정지 및 수강연장(출석미션 미달성자 수강연장 혜택 제외)·재수강을 제공하지 않으며,
무제한패스를 통해 신청된 강의들은 수강기간동안 횟수 제한없이 무제한으로 수강이 가능합니다.

* 리뉴얼 전 수강기간
1) 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반:120일 (2021.03.11 이전 구매자)
2) 일본어 회화+어휘+문법 완성반:100일 (2021.05.12 이전 구매자)

■ [365일 패키지] 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반
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- 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반 365일 패키지 수강기간 : 총 365일
※ 패스 강좌 입장 시, 수강 시작
※ 결제 후 7일 이내에 강의 시작을 하지 않을 시, 자동으로 강의 수강 시작
수강연장 혜택안내
※ 출석 미션 실패 시, 수강기간 50% 연장
출석미션에 실패한 경우, 수강종료 후 30일 이내 [마이클래스 > 환급반 > 수강완료된 강의실 입장] > 수강연장 버튼 클릭 시, 수강기간이 연장됩니다.

<추가 연장기간>
1) 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반 (180일) : 90일 연장
2) 일본어 회화+어휘+문법 완성반 (150일) : 75일 연장

* 리뉴얼 전 추가 연장기간
1) 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반 (120일) : 60일 연장 (2021.03.11 이전 구매자)
2) 일본어 회화+어휘+문법 완성반 (100일) : 50일 연장(2021.05.12 이전 구매자)

※ 수강연장 혜택을 받는 경우, 환급신청은 불가합니다.
※ 추가로 지급된 수강기간은 무료로 제공되는 혜택이기 때문에 해당 기간 동안에는 환불이 불가합니다.
※ [수강연장 신청] 버튼은 수강종료 후 30일 동안만 활성화되며, 이후에는 수강연장 신청이 불가합니다.
※ 365일 패키지에 수강연장 혜택은 적용되지 않습니다.
※ 수강 연장 신청 기간이 도래하였거나, 종료되는 점은 개별적으로 연락하여 알려드리지 않습니다.
환급
1. 출석만 해도 수강료 100% 환급
ㄴ환급방법: [마이클래스] > [환급반] 입장 > [출석 인증] 클릭
* 수강료 환급신청은 수강종료 후 종료일로부터 30일 이내에 신청해야 되며, 이후에는 수강료 환급 신청이 불가능합니다.

1) 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반(180일) : 수강 기간 180일 중 120일 연속 출석 시 미션 달성 인정
* 수강시작일과 상관없이 180일 동안의 수강기간 중 120일 연속 출석
* 단, 2021.03.11 이전 구매자(리뉴얼 전 구매자)의 경우 기존 환급 정책대로 120일 동안의 수강기간 중 120일 연속 출석해야 환급 신청이 가능합니다.
2) 일본어 회화+어휘+문법 완성반(150일): 수강 기간 150일 중 100일 연속 출석 시 미션 달성 인정* 수강시작일과 상관없이 150일 동안의 수강기간 중 100일 연속 출석
* 단, 2021.05.12 이전 구매자 (리뉴얼 전 구매자)의 경우 기존 환급 정책대로 수강 기간 100일 중 100일 연속 출석 시 환급 신청이 가능합니다.
[해커스 일본어 환급신청 방법 안내] ☞ https://bit.ly/3il3JFA

① 출석은 PC에서만 가능하며, 수강기간동안 하루에 최소 1강을 처음부터 끝까지 100% 완강해야 합니다.
※ 이어보기 기능을 이용하실 경우 출석 인정이 되지 않습니다.
※ 실제 수강기간 동안 연속으로 매일 출석해야하며, 하루라도 실패할 경우 환급대상자에서 제외됩니다.
※ 출석 도장은 마이클래스-환급반의 달력으로 확인 하실 수 있으며, 강의리스트 내 [수강]의 체크표시와는 무관합니다. 출석 도장이 찍힌 달력은 PC에서만 확인 가능합니다.
② 마이클래스 > 환급반 강의실입장 > 강의신청을 통해 원하는 강의를 신청 후, 출석미션 진행이 가능합니다.
(*한 번에 여러개의 강의 신청이 가능하며, 신청한 강의는 자유롭게 수강 및 출석미션이 가능합니다.)
③ 단, 환급반 혜택으로 제공되는 무료강의는 출석미션 진행이 불가합니다.
(*마이클래스 > 일반강의에 무료로 지급되는 혜택강의는 출석미션 진행 불가)
④ 1강에 대해 강의 100% 수강 완료 후 뜨는 출석체크 버튼을 10초 내 누르면 출석이 인정됩니다.
⑤ 0원 패스에서 제공되는 강의의 경우, 1.4배속을 초과하여 수강하실 경우에는 출석이 인정되지 않습니다.
※ 강의 재생 중 네트워크를 사용하는 타 작업을 진행하거나, 재생도중 강의창을 비활성화 할 시 출석이 정상적으로 진행되지 않을 수 있습니다.
⑥ 한국시각 기준 해당 일 자정 전까지(23시 59분 59초까지) 수강 완료를 해야 당일 출석으로 인정됩니다.
⑦ 오리엔테이션 강의는 출석으로 인정되나, 보충강의는 학습의 도움을 위해 추가적으로 제공되는 강의이므로 출석으로 인정되지 않습니다.
⑧ 0원 패스는 하나의 강의당 1번만 출석인정이 가능합니다.
⑨ 오류 발생시 해당일에 문의를 주셔야만 정확한 확인이 가능하며 출석체크 인정 여부에 대해서 검토가 가능합니다.
※ 유저의 개인PC 문제일 경우, 출석인정이 불가합니다. 개인컴퓨터 문제/네트워크 오류로 인하여 출석을 못하신 경우, 다른 PC를 이용하여 해당 일 자정 전까지 출석을 완료하여야 합니다. 반드시 출석 미션 수행 전 인터넷 연결 상태 등의 강의 재생 환경 점검 후 출석 미션을 수행해 주시기 바랍니다.
(ex : 인터넷이 일시적으로 연결이 되지 않는 경우, 팝업창이 클릭이 되지 않는 경우, 사이트 접속이 정상적으로 진행이 되지 않는 경우)
※ 개인적인 사정으로 인하여 등록된 PC(맥어드레스)를 변경하고자 할 경우 1회는 직접 가능하며 1회를 이미 사용한 경우 고객센터 이용이 가능한 시간대에 문의주셔야 합니다.
⑩ 다운로드를 통해 수강하는 경우 환급 조건인 출석 인정이 불가능합니다. 환급 조건을 위한 출석은 반드시 PC의 실시간 재생으로만 인정됩니다.
⑪ 환급 신청 기간이 도래하였거나, 종료가 임박한 사실은 개별적으로 연락하여 알려드리지 않습니다.

2. 중복 참여 환급 관련
해커스인강 환급반(토익 0원 패스, 토플 0원 패스, 토스/오픽 환급반, 기초영문법 0원 패스)과 해커스톡 환급반(기초영어 매일환급 패스) 인강을 동일한 기간에 함께 수강하시는 경우에도 각 환급반의 환급조건을 충족할 경우, 중복환급이 가능합니다.
환급금액 안내
1. 수강료 환급금액이 5만원 이상 시, 결제했던 수강료의 22%는 제세공과금이 부과됩니다.
* 추가환급이 아닌, 수강료 환급은 결제수단에 따라 환급 처리 됩니다.
* 특별 할인쿠폰으로 결제하신 경우, 할인 적용된 금액으로 환급됩니다.
* 교재포함 옵션 구매자의 경우, 환급 시 교재비를 공제한 금액에서 제세공과금 22%가 추가적으로 공제됩니다.
2. 단, 수강료 환급액에 부과된 22%의 제세공과금은 수강생의 종합소득금액과 소득공제액에 따라 전부 또는 일부 환급받으실 수 있으며, 국세청 및 관할 세무서를 통해 환급신청이 가능합니다.
(수강료 환급액에 대한 제세공과금 환급절차 자세히 보러가기 ▶ https://is.gd/jBTdAf)
3. 일본어 회화+어휘+문법+JLPT 완성반 환급액
→ 출석미션 달성시 : 178,620원
4. 일본어 회화+어휘+문법 완성반 환급액
→ 출석미션 달성시(2022.03.21까지 구매자) : 결제금액 179,000원 ▶ 환급액: 139,620원
→ 출석미션 달성시(2022.03.21이후 구매자) : 결제금액 189,000원 ▶ 환급액: 147,420원
[ 2022.3.22 이전 구매자 환급기준 보기]
☞ https://japan.hackers.com/?r=japan&c=cs/support/notice&uid=3203163
결제안내
해커스 일본어+JLPT 0원 패스 이벤트의 경우, 파격적인 할인/혜택을 제공하므로
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1. 해커스 일본어+JLPT 0원 패스 출석은 PC에서만 가능합니다. (*모바일에서는 출석미션 진행불가)
2. PC로 다운받으신 상품의 경우 환불 기준의 `수강`으로 간주되어 환불시 학습수수료가 발생합니다.
단, 다운로드 이용은 환급 기준의 `출석`으로 인정되지 않습니다.
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환불 정책
<강의 환불 기준>
ⓐ 결제 및 교재 수령일로부터 7일 이내 2강 이하 수강: [결제금액 100% ]
ⓑ 결제 및 교재 수령일로부터 7일 이내 3강 이상 수강: [결제금액 - 학습수수료] 환불
ⓒ 결제 및 교재 수령일로부터 7일 경과 후: [결제금액 - 학습수수료] 환불
※ 학습수수료는 수강한 강의의 실제 단과강의 판매 가격을 기준으로 계산합니다. 공제액은 수강한 강좌의 전체강좌 수 대비 수강한 수에 비례하여 산정한 금액으로 계산합니다.
※ 다운로드 수강 시 수강한 것으로 간주하고 환불 시 학습수수료에 산입하여 공제됩니다.
※ 쿠폰 등을 통해 할인 혜택을 받으신 경우 실 결제 금액을 기준으로 환불 금액을 산정합니다.

<교재 환불 기준>
※ 강의 환불 기준과 달리 교재 반품의 경우 수령 후 7일 이내 아래 기준에 따라 사용하지 않은 교재에 한하여 환불이 가능합니다. 다만, 강의와 별도로 교재만 따로 환불하는 것은 불가능합니다.
※ 교재는 사용하지 않은 경우에 한해 환불이 가능하기 때문에 아래 사항 중 어느 하나의 경우에 해당하는 교재는 환불이 불가능하여 강의 환불시 교재비(총 금액)가 추가 공제됩니다.
1. 소비자에게 책임 있는 사유로 교재가 멸실되거나 훼손된 경우
2. 소비자의 사용 또는 일부 소비로 교재의 가치가 현저히 감소한 경우
3. 시간이 지나 다시 판매하기 곤란할 정도로 교재의 가치가 현저히 감소한 경우
※ 교재 배송 출발 이후 환불 요청 시 왕복배송비 5,000원을 제외하고 환불이 진행됩니다. 다만, 교재를 사용하였거나, 반품 기한이 지나 환불이 불가한 경우 왕복배송비 5,000원은 공제되지 않으나, 하기 [※ 환불 시 공제되는 교재 금액 안내]에서 공지한 금액이 공제됩니다.
※ 환불시 공제되는 교재 금액
ㄴ 해커스일본어 JLPT N4 한 권으로 합격: 24,210원
ㄴ 해커스일본어 JLPT N3 한 권으로 합격: 24,210원
ㄴ 해커스일본어 JLPT N2 한 권으로 합격: 24,210원
ㄴ 해커스일본어 JLPT N1 한 권으로 합격: 24,210원

<환불 시 무료 혜택 및 서비스(이하 `무료 혜택 등`)의 공제 기준>
※ 해커스는 환불 금액에서 `무료 혜택 등`의 가치에 상당하는 금액( 하기 [※ 공제 기준 가액])을 공제합니다. 다만, `무료 혜택 등`이 `반환할 수 있는 상태`(통상적으로 재사용이 가능한 상태) 혹은 미사용 상태인 것으로 확인이 되면, [※ 공제 기준 가액]은 공제하지 않고 환불 금액이 지급됩니다.
*다운로드를 통해 제공받은 `무료 혜택 등`은 다운로드를 하면 사용한 것으로 간주하고 하기 [※ 공제 기준 가액]에서 정한 금액을 공제합니다.
※ 공제 기준 가액
- 모바일 수강 및 다운로드 수강권 : 단과강좌 별 각 2,000원
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※ 해커스ONE 어플 다운받기 : https://gouk.kr/GMDaWc

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1. 해커스 일본어+JLPT 0원 패스 출석미션은 PC에서만 가능합니다. (*모바일에서는 출석미션 진행불가)
2. PC로 다운받으신 상품의 경우 환불 기준의 ‘수강’으로 간주되어 환불 시 학습수수료가 발생합니다.
단, 다운로드한 강의로는 출석 미션을 수행할 수 없습니다.
3. PC 수강기간은 인강 패스 수강기간과 동일하여, 인강 패스가 수강기간이 끝나면 일괄 종료되어 더 이상 수강이 불가능합니다.
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5. 다운로드 시스템 : 스타플레이어 에이전트(StarPlayerAgent)를 통해 다운로드 및 사용 가능합니다.

2025년 첫 일출

@사천해변, 강릉

이미지 : 넷플릭스 화면 캡쳐

기간제 결혼이라는 특이한 설정의 드라마

공유, 서현진 등 출연진 굿

서현진의 그...어색한 듯 하지만 진짜같은 연기가 압권임

다들 상처가 있고(정신적 문제 있어 보임), 

서로에게 상처주고, 엿보기도 하고, 서로에게 의지도 되고, 힐링하고

왠지 나의아저씨가 떠오르는...나는 개인적으로 힐링 드라마였음

한마디로...

성인용 '나의 아저씨' 

출연: 서현진, 공유, 정윤하, 조이건, 김동원

관람등급: 청불

돈은 없으나, 토지 매물 나오는 것들을 구경하다 보면

농지취득 자격증명이 있어야 한다는 조건이 붙은 매물들이 있다

경매물건도 마찬가지...

농지취득자격...이 뭘까 궁금해 하기만 하다가..

알아보기로 했다.

일단은 농지가 뭔지 궁금하다..

농지법상 농지는

1. 법적 지목이 전, 답, 과수원인 토지

2. 상기 지목이 아니더라도 실제 농작물 경작지, 다년생 식물 재배지

그리고, 

농지의 개량시설과 토지에 설치하는 농축산물 생산시설

ㅇ 개량시설 : 웅덩이, 양수/배수 시설, 수로, 농로, 제방 같은거.. & 농지보전/재해방지 등을 위한 계단, 흙막이 등등

ㅇ 농축산물 생산시설 : 버섯재배사, 온실, 축사, 곤축사육사 및 관련 보일러실 등..

농지를 소유 하려면(농지취득자격)

ㅇ 농지는 농업경영을 하는 농업인만 소유할 수 있음

ㅇ 농업인이란 

- 1천 제곱미터 이상 농지에서 농작물/다년생식물 경작/재배 하는 사람 또는 1년 중 90일 이상 농업에 종사하는 사람

- 대가축 2두 이상 등등 을 사육하거나, 1년 중 120일 이상 축산업에 종사하는 사람

- 농업경영을 통한 1년 수입이 120만원 이상인 사람

ㅇ 아래는 자기의 농업경영에 이용하지 않더라도 농지를 소유할 수 있는 경우(이 경우 해당 농지는 농업경영에 이용되어야 함)

- 국가, 학교 등

- 주말/체험영농을 하려고 농업진흥지역 외의 농지를 소유하는 경우

- 상속 받은 경우

- 8년 이상 농업경영하던 사람이 이농한 후에 원래 토지를 계속 소유하는 경우

- 담보농지를 취득하는 경우

- 농지전용허가를 받거나, 전용신고한자가 그 토지를 소유하는 경우 

- 농지전용협의를 마친 농지를 소유하는 경우

- 기타 개발사업지구 내 소형 농지, 농업진흥지역 외 농지 중 경사 심한 곳(기타 조건도 충족해야 함, 농지법 참고) 등등

농지를 지목을 바꿔 소유하려 하는 경우 득실?

ㅇ 농지는 보존되어야 하기 때문에, 농지를 전용하려면 농지전용부담금을 내야 함

예시) 

- 농촌에 있는 잡종지에 집을 지으려 했으나, 진입로가 없어 불가

- 가건축물인 농막은 진입로 없어도 된다 하여 알아보니, 농막은 농지에만 설치 가능

- 기타 토지를 농지로 인정 받으려면 3년 이상 농사를 지어 지목과 관련없이 농지로 인정 받아야 함

- 이후에 만약 이 잡종지에 건축을 하려고 하면 농지전용 허가를 받고 부담금을 내야 함

(예시출처 : https://blog.naver.com/ii_eum_join_connect/223321620158)

맥북을 샀더니 뭐가 막 하고 싶어진다

일단 그 첫번째 중 하나로, 소득세법을 교재로하여 소득세법을 공부해보려고 한다.

나는 아주 평범한 직장인이고, 특이사항이 없으니 어려움이 없을 것이라 생각했으나, 

처음부터 너무 어려우니, 관심있는 분야 우선 보자...

총칙 및 거주자의 종합소득 및 퇴직소득에 대한 납세의무

1. 거주자(국내에 183일 이상 주소를 두거나...)는 소득세법에서 정하는 모든 소득에 대해 과세함

2. 소득세법상 소득

   ㅇ 종합소득(이자소득, 배당소득, 사업소득, 근로소득, 연금소득, 기타소득)

   ㅇ 퇴직소득

   ㅇ 금융투자소득('25.1.1부터)

   ㅇ 양도소득

3. 비과세소득

   ㅇ 사업소득 중 아래 각 목의 어느 하나

      - 논/밭을 이용한 작물생산 소득, 1주택자의 주택임대소득, 과세기간 (령)으로 정하는 총수입금액 2천만원 이하인자의 주택임대소득

      - (령)으로 정하는 농어가부업소득/전통주 제조소득/작물재배업 소득/어로어업 또는 양식업 소득

   ㅇ 근로/퇴직소득 중 아래 어느 하나

      - 산재보험에 따른 요양/휴업/장해/간병/유족/유족특별/장해특별급여, 장의비 또는 근로로 인한 부상/질병/사망 관련 보상/배상/위자료 등

      - 근로자의 유족이 받는 요양/휴업/상병/일시/장해/유족/행방불명/소지품유실 보상금, 장의비, 장제비

      - 실업급여, 국민연급법에 따른 사망시 반환일시금, 사망일시금

      - (령)으로 정하는 학자금 (소득세법시행령 11조, 초/중/고 학자금(외국 포함), 현 직장과 관련된 직업능력개발훈련시설 입학금/ 수업료/ 등)

      - 직무발명으로 받은 보상금, 유족연금, 산재연금 

과세표준과 세액의 계산

(세액 계산의 통칙)

1. 과세표준의 계산 : 과세표준은 종합소득금액에서 종합소득공제를 적용한 금액임

  ㅇ 종합소득 : 이자/배당/사업/근로/연금소득 및 기타소득

     - 기타소득 : 상금, 현상금, 복권, 경품권, 추첨, 경마/경륜, 소싸움, 저작권, 영화/방송 등 대여료,

                        광업/어업/양식업/산업재산권 등등 그냥 우리가 아는 소득은 대부분 포함됨

  ㅇ 종합소득공제 : 기본공제(거주자, 총급여액 500만원 이하 배우자, 부양가족 등, 연말정산에서 보는 항목들),

                             추가공제(경로우대, 장애인, 종합소득금액 3천만원 이하 배우자 없는 여성 등등)

                             (기본공제 + 추가공제 = 인적공제)

                                 연금보험료 공제

                                 주택담보노후연금이자비용공제

                                 주택차입금원리금상환액, 장기주택저당차입금

   ㅇ 기타 포함하지 않는 소득

      - 비과세소득, 일용근로자의 근로소득, 원천징수하는 이자/배당소득

      - 분리과세되는 소득

2. 세액계산의 순서

   ㅇ 과세표준에 기본세율을 적용하여 종합소득 산출세액과 퇴직소득 산출세액을 계산함

      - 기본세율

계속 작성 중(퇴직소득세..어렵네..)

# 일변량(단일 변수?) 비시각화 탐색

## 요약통계량 확인하기

df.describe()                        # 수치형 칼럼 요약통계표(count, mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max)

df.describe(include='all')     

# 수치형이 아닌 칼럼도 요약통계표 보여줌, unique(고유한 데이터의 수, top(최빈값), freq( 최빈갓의 갯수)

## 빈도표 확인하기

df['airline'].value_counts()

# 다변량(변수 여러개?) 비시각화 탐색

## 상관계수 확인 : 두 변수 간의 선형 상관관계를 계량화한 수치, -1~1 사이 값, 0에 가까울수록 상관 없음

df.corr()

## 특정 컬럼만 지정하면 상관관계를 더 잘 파악할 수 있음(class가 economy인 좌석만 지정하면 남은 날짜와 가격 사이에 음의 상관관계를 가짐)

df_eco=df[(df['class']=='Economy')]

df_eco.corr()

##교차표 확인하기 : 범주형 데이터의 상관관계를 확인하는 방법(cf 상관계수는 수치형 데이터의 상관관계)

pd.crosstab(df['source_city'],df['departure_time'])

# 시각화로 데이터 탐색

# 데이터프레임 변형하기
# 그룹화 하기
airline_group = flight.groupby('airline')

airline_group.groups            # 그룹화 된 것 확인
airline_group.count()           # 데이터 갯수 확인
airline_group.size()            # 집단별 크기
airline_group.sum()             # 숫자데이터 합계
airline_group.mean()            # min, max, mean, std, var(분산),  가능

airline_group.mean()[['price']]   # 특정 컬럼을 지정해서 숫자 계산하기

# 복수의 컬럼을 기준으로 groupby 해서 다중 인덱싱 설정하기
flight.groupby(['airline','arrival_time']).min()

# 여러개의 컬럼을 groupby 하여 새로운 데이터프레임 생성하기
mul_airline_group=flight.groupby(['airline','arrival_time'])
mul_airline_group.mean()

# loc 을 이용하여 원하는 인덱스의 데이터만 가져오기
mul_airline_group.mean().loc[[('AirAsia','Evening')]]

# 인덱스로 그룹화 하기
## set_index로 인덱스 설정하기
indexed_flight = flight.set_index(['airline','arrival_time']) # 그룹화 된 것은 아님
indexed_flight

flight.set_index(['airline','arrival_time']).groupby(level=[0]).mean()   # 첫번째 인덱스로 그룹화 한 것
flight.set_index(['airline','arrival_time']).groupby(level=[0,1]).mean()   # 두 개의 인덱스 모두로 그룹화 한 것

flight.set_index(['airline','arrival_time']).groupby(level=[0,1]).aggregate([np.mean, np.max]) # aggregate로 집계하기

# 피벗테이블 생성하기

# pivot_table과 pivot 명령은 동일한 동작을 하는데, pivot은 중복값이 있을 때 오류남

flight.pivot_table(index = 'source_city', columns = 'destination_city', values = 'price')

# concat으로 병합하기

#  ignore_index 옵션, True : 기존 인덱스 무시하고 0부터 새로 인덱스 지정

# False : 기존 인덱스 값을 그대로 붙임

pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# axis 옵션, 기본은 axis = 0, 행레벨로 병합(위아래로 붙이기), 옵션 안쓰면 기본

# axis = 1로 지정하면 열레벨로 병합됨(옆으로 붙이기), 이때 두 데이터프레임의 인덱스 맞춰서 병합되고, 데이터가 없는 인덱스는 NaN으로 합쳐짐

pd.concat([df1, df2], axis = 1)

# join 옵션 outer(합집합), inner(교집합)

# outer로 하면 한쪽만 있는 것도 합치고

# inner로 하면 양쪽에 다 있는 컬럼만 합침(한쪽만 있는 컬럼은 버림)

pd.concat([df1, df2], join='inner')

# verify_integrity 옵션 : 두 데이터프레임에 중복인 인덱스가 있는지 검사하고 메시지 주는 옵션

# true로 하면 인덱스가 중복인 경우 오류메시지 발생

pd.concat([df1, df2], verify_integrity=True)

# Merge/Join으로 데이터 병합하기 - 특정한 key를 기준으로 데이터를 병합할 수 있음

## (defualt) inner : 일치하는 값이 있는 경우만 데이터를 가져옴

##  left : 왼쪽 데이터프레임을 기준으로 오른쪽 데이터프레임을 병합(오른쪽 df 에 값이 없으면 NaN)

## right : 오른쪽 df 기준으로 왼쪽 df를 병합

## outer : left와 right를 합한 df를 병합

pd.merge(df1, df2, on='customer_id')   # customer_id가 일치하는 경우만 병합

pd.merge(df1, df2, on='customer_id', how='inner')    # 위와 동일함(기본이 inner)

pd.merge(df1, df2, on='customer_id', how='left')

# df1을 기준으로 df2를 합치는 것, df1에는 있는데 df2에 없으면 NaN, df2에는 있는데, df1에 없으면 병합된 df에 포함시키지 않음

pd.merge(df, df2, on='customer)id', how='right')

#데이터불러오기
import pandas as pd
import numpy as np

flight=pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', encoding='cp949')
flight

#원하는 컬럼만 가져와서 새로운 데이터로 저장하기
flight2=pd.read_csv('./Clean_Dataset.csv', index_col='stops', usecols=['stops','departure_time','arrival_time','destination_city'])
flight2

#crosstab으로 범주형 데이터 2개를 비교
pd.crosstab(index=flight.source_city, columns=flight.arrival_time)

#데이터 살펴보기
flight.head()    # 상단 5행 보기 (0행부터)
flight.tail()    # 하단 5행 보기
flight.tail(3)   # 볼 행 수 지정하기(n=3 처럼 해도 됨)
flight.shape     # (행, 열)의 갯수를 보여줌
flight.columns   # colums의 이름을 나열해줌
flight.info()    # 각 컬럼 이름, 널이 아닌 데이터 갯수, 데이터 타입을 보여줌(칼럼수, 결측치 등을 한번에 볼 수 있음)
flight.describe() # 데이터 타입이 숫자인 컬럼의 갯수, 평균, 표준편차, 최소값, 1분위/2분위/3분위수, 최대값을 보여줌
flight.dtypes    # 각 컬럽의 데이터 타입을 보여줌
flight['source_city'].value_counts() # 지정한 컬럼에 있는 값의 갯수를 보여줌

#필요 데이터 선택하기
flight[['departure_time']]   # 하나의 컬럼 선택해서 출력하기(대괄호 하나만 있어도 되는데, 이 경우 서식이 없어짐)
flight[['airline','departure_time']]    # 여러개의 컬럼을 선택해서 출력하기 ( 컬럼명에 각각 대괄호 하니까 오류남)
flight[10:21]      # 특정 행을 선택해서 출력하기, [시작:끝] 지정, 슬라이싱, 끝은 포함하지 않음, 10행~20행까지 출력

# 인덱스 새롭게 지정
flight.index = np.arange(100,300253)

flight.loc[[102, 202, 304]]   # 인덱스 번호로 불러옴
flight.iloc[[102, 202, 302]]   # 0 based index 기준으로 불러옴
flight.loc[[102, 202, 302],['airline','flight', 'source_city','price']]    #loc를 사용하여 행과 열의 범위 지정하기
flight.iloc[[102, 202, 302],[1,2,3,11]]   # iloc을 사용하여 행과 열의 범위 지정하기, 컬럼명 사용 시 에러발생
flight[(flight['price']>12000)&(flight['airline']=='Air_India')]   # 조건으로 불러오기

# 조건을 변수로 지정해서 불러오기
price_tag = flight['price'] > 12000
airline_tag = flight['airline'] == 'Air_India'

flight[price_tag & airline_tag].info()

# 필요 데이터 변경하기
# 데이터 추가하기
flight['price2'] = flight['price'] * 2
flight['price3'] = flight['price'] + flight['price2']
flight.head()

# 원하는 위치에 데이터 추가하기
# df.insert(loc, column, value, allow_duplicates = False)
# loc(삽입 위치, 0부터 시작), column(삽입될 열의 이름), value(삽입될 열의 값), allow_duplicates(중복 열의 삽입 허용 여부)
flight.insert(10,'duration2', flight['duration']*10)
flight

# 데이터 삭제하기
# axis = 0 (행 레벌로 삭제), axis = 1(열 레벨로 삭제)
flight.drop('price3', axis = 1).head()
flight.drop(index = 100, axis = 0).head()

# 이때 drop은 데이터에 저장되지 않음
# 저장하려면 1) 새로운 데이터프레임에 저정하거나, 2) inplace 파라미터를 True로 설정
flight1= flight.drop('price3', axis=1)
flight1
flight.drop('price2', axis=1, inplace=True)
flight

# rename 메소드를 이용하여 칼럼명 변경하기
flight = flight.rename(columns = {'airline': 'airline_name','source_city': 'departure_city'})
flight.head()

# sort_value 메소드와 ascending 매개변수를 이용하여 데이터 정렬하기
flight = flight.sort_values(by = 'Unnamed: 0', ascending=False) # 내림차순 정렬, True로 하면 오름차순 정렬
flight

t검정

ㅇ t검정이란

   - 두 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 의미가 있는지 검정하는 방법

   - 두 집단의 평균 차이를 두 집단의 분산으로 표준화 시킨 값을 통계적으로 검정

ㅇ 언제 사용해?

   - 표본수가 30 이하일 때

   - 모집단의 분산을 모르고 표본분산을 사용하는 경우

ㅇ 절차

   - 귀무가설과 대립가설을 설정

   - 유의수준(알파) 결정 - 양측검정과 단측검정을 결정

   - 검정통계량 계산

   - 조사결과에 대한 유의확률(p값) 계산

   - 결정했던 유의수준과 유의확률을 비교하여 통계적 유의성 판단