[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Pandas 라이브러리 활용한 데이터 분석

 

1. 개요

 

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 데이터 분석에 필수적으로 사용되는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 알아보려고 합니다. Pandas는 특히 데이터 전처리 및 분석에 매우 유용한 라이브러리로 데이터 분석 시 필수적으로 사용됩니다. 그럼 파이썬 Pandas의 개요, 데이터 분석에 활용되는 주요 함수에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

2. Pandas 개요

 

Pandas는 2차원의 데이터프레임(DataFrame)과 1차원의 시리즈(Series) 등의 자료구조를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 이를 통해 데이터를 쉽고 효율적으로 다루는 것이 가능합니다. 또한 다양한 형식의 데이터 파일을 손쉽게 불러오거나 내보낼 수 있습니다. 자세한 유저 가이드는 아래 사이트에서 확인하실 수 있습니다.

 

pandas - Python Data Analysis Library

 

3. 데이터 분석에 사용되는 Pandas 주요 함수

 

 1. Data Frame 생성하기

 

Pandas의 가장 기본적인 DataFrame은 다음과 같이 생성합니다.

 

Pandas - Data Frame 생성

 

 2. Data 선택 및 필터링

 

생성된 Dataframe에서 필요한 데이터를 선택하거나 필터링을 할 수 있습니다.

 

Pandas - Data 선택 및 필터링

 

 

 3. 누락된 데이터 처리

 

데이터 분석 중 누락된 데이터를 처리하는 것은 매우 중요한 과정입니다. Pandas를 통해 누락된 데이터를 찾고, 제거하거나 다른 값으로 채우는 작업을 할 수 있습니다.

 

Pandas - 누락된 데이터 처리

 

 4. 데이터 병합

 

여러 데이터를 다양한 방법으로 하나의 DataFrema으로 병합할 수 있습니다. 데이터 병합 함수로는 merge, join, concat이 있습니다.

 

Pandas - 데이터 병합

 

 

 

 5. 그룹화 및 통계 분석

 

Pandas는 데이터를 그룹화하고, 각 그룹에 대해 통계 함수를 적용하는 기능도 제공합니다. 이를 통해 데이터를 쉽게 요약하고 분석할 수 있습니다. 통계 분석 함수로는 count, min, max, sum, mean, median, var, std, corr, cov 등 있습니다. 

 

Pandas - 그룹화 및 집계

 

 5. 데이터 기본 통계 계산 

 

데이터셋의 기본 통계 정보를 계산합니다. 평균, 표준편차, 최소, 최대, 중앙값 등을 반환합니다.

 

Pandas - 데이터 기본 통계 계산

 

 

4. Pandas 함수 리스트

 

 1. 데이터 프레임 생성

 

1) pd.DataFrame(): 데이터 프레임을 생성합니다.

2) pd.Series(): 1차원 배열을 생성합니다.

 

 2. 데이터 로딩

 

1) pd.read_csv(): CSV 파일을 로드합니다.

2) pd.read_excel(): Excel 파일을 로드합니다.

3) pd.read_sql(): SQL 쿼리 결과를 로드합니다.

 

 3. 데이터 탐색

 

1) df.head(): 데이터 프레임의 처음 일부를 출력합니다.

2) df.tail(): 데이터 프레임의 마지막 일부를 출력합니다.

3) df.info(): 데이터 프레임의 요약 정보를 출력합니다.

4) df.describe(): 데이터 프레임의 통계적 요약 정보를 출력합니다.

5) df.shape: 데이터 프레임의 크기(행, 열의 수)를 출력합니다.

 

 4. 데이터 선택 및 필터링

 

1) df[col]: 특정 열을 선택합니다.

2) df.loc[row, col]: 행 또는 열의 라벨을 기반으로 데이터를 선택합니다.

3) df.iloc[row_index, col_index]: 행 또는 열의 인덱스를 기반으로 데이터를 선택합니다.

4) df[df[col] > x]: 특정 조건을 충족하는 데이터를 필터링합니다.

 

 5. 데이터 정렬

 

1) df.sort_values(by=col): 특정 열을 기준으로 데이터를 정렬합니다.

 

 6. 데이터 변경

 

1) df.assign(): 새로운 열을 생성하거나 기존 열을 변경합니다.

2) df.drop(): 특정 행 또는 열을 제거합니다.

3) df.rename(): 행 또는 열의 이름을 변경합니다.

4) df.set_index(): 특정 열을 인덱스로 설정합니다.

 

 7. 데이터 그룹핑

 

1) df.groupby(): 하나 이상의 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.

 

 8. 데이터 병합

 

1) pd.concat([df1, df2]): 데이터 프레임을 연결합니다.

2) df1.merge(df2): 하나 이상의 키를 기준으로 데이터 프레임을 병합합니다.

 

 9. 데이터 통계

 

1) df.mean(): 평균 값을 계산합니다.

2) df.median(): 중앙값을 계산합니다.

3) df.std(): 표준편차를 계산합니다.

 

5. 마치며

 

Pandas는 파이썬 데이터 분석의 핵심 라이브러리로, 다양한 데이터 처리 및 분석 기능을 제공합니다. 이 글에서는 그 기능 중 일부만을 소개했지만, 실제로는 더 다양한 기능이 있습니다. 따라서, 데이터 분석을 위해 파이썬을 사용한다면, Pandas 라이브러리를 잘 활용하는 것이 중요합니다. Pandas는 라이브러리 외 데이터 분석에 사용되는 파이썬 필수 라이브러리에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다. 

 

[빅데이터 분석] 빅데이터 분석을 위한 필수 파이썬(Python) 라이브러리

 

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