[Python]#29 Pandas란 무엇이며 Python에서 데이터 분석에 Pandas를 사용하는 방법

Python에서 데이터로 작업하는 경우 Pandas에 대해 들어봤을 것입니다.

Pandas는 구조화된 데이터 작업을 위한 빠르고 유연하며 사용하기 쉬운 도구를 제공하는 인기 있는 데이터 분석 라이브러리입니다. NumPy 위에 구축되었으며 복잡한 데이터 조작 및 분석을 처리하도록 설계된 DataFrames 및 Series와 같은 데이터 구조를 제공합니다.

그러나 Pandas는 정확히 무엇이며 Python에서 데이터 분석에 어떻게 사용할 수 있습니까? 자세히 살펴보겠습니다.

Pandas는 기본적으로 Python에서 구조화된 데이터로 작업할 수 있는 데이터 조작 및 분석 라이브러리입니다.

DataFrame과 Series라는 두 가지 기본 데이터 구조를 제공합니다.

DataFrame은 본질적으로 스프레드시트와 유사한 행과 열이 있는 데이터 테이블입니다. 각 열은 이름, 날짜 또는 숫자와 같은 특정 유형의 데이터를 나타내고 각 행은 단일 관찰 또는 레코드를 나타냅니다.

DataFrame은 각 Series가 테이블의 열을 나타내는 Series 개체의 컬렉션으로 생각할 수 있습니다.

반면 Series는 정수, 부동 소수점, 문자열 또는 사용자 정의 개체와 같은 모든 데이터 유형을 보유할 수 있는 1차원 배열과 유사한 개체입니다. Series는 본질적으로 DataFrame의 단일 데이터 열입니다.

Pandas를 사용하면 데이터에 대한 광범위한 데이터 조작 및 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

다음은 수행할 수 있는 몇 가지 예입니다.

• 데이터 필터링: 특정 범위의 값과 같은 특정 기준 또는 특정 논리적 조건을 충족하는 값과 같은 특정 조건을 기반으로 데이터를 필터링할 수 있습니다.
• 데이터 그룹화: 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고 그룹화된 데이터에서 합계, 평균 또는 개수와 같은 집계 계산을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 조인: 여러 데이터 세트를 공통 열 또는 인덱스에 조인하여 결합할 수 있습니다.
• 데이터 재구성: 데이터를 피벗, 누적 또는 통합하여 데이터의 새로운 보기를 생성하여 데이터를 재구성할 수 있습니다.
• 데이터 시각화: 내장 플로팅 기능을 사용하거나 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 다른 시각화 라이브러리와 통합하여 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다.

Pandas를 시작하는 것은 비교적 간단합니다. Python용 패키지 관리자인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

Pandas가 설치되면 Python 코드로 가져와서 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

Pandas의 주요 데이터 구조 중 하나는 기본적으로 행과 열이 있는 데이터 테이블인 DataFrame입니다. 각 키는 열 이름을 나타내고 각 값은 해당 열의 데이터를 나타내는 키-값 쌍의 사전을 전달하여 DataFrame을 만들 수 있습니다.

data = {
    'Name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane'],
    'Age': [25, 35, 42, 29],
    'Salary': [50000, 60000, 80000, 45000]
}
df = pd.DataFrame(data)

DataFrame이 있으면 광범위한 데이터 조작 및 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 특정 기준에 따라 데이터를 필터링할 수 있습니다.

df[df['Age'] > 30]

특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고 집계 계산을 수행할 수도 있습니다.

df.groupby('Age').mean()

내장 플로팅 함수를 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

df.plot(kind='bar', x='Name', y='Salary')

이는 Pandas로 수행할 수 있는 작업의 몇 가지 예일 뿐입니다. 더 많은 기능과 작업을 사용할 수 있으며 라이브러리는 온라인에서 사용할 수 있는 많은 예제와 자습서로 잘 문서화되어 있습니다.

결론적으로 Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 필수 도구입니다. 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 기능 세트를 제공하며 비교적 쉽게 시작할 수 있습니다.

Python에서 데이터로 작업하는 경우 확실히 Pandas를 사용해 작업해 보세요.