1. Pandas란 무엇일까요?
Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다.
초보자이든 숙련된 데이터 과학자이든 Pandas를 마스터하면 데이터 분석 능력이 크게 향상될 수 있습니다. 이 초보자 가이드에서는 Python Pandas의 기본 사항을 살펴보고 데이터 분석을 위한 필수 기술을 학습합니다.
다양한 데이터 구조를 처리하고, 데이터를 조작하고, 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. Pandas를 사용하면 복잡한 데이터를 손쉽게 정리하고 분석하여 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.
2. Pandas 기본 데이터 구조
Pandas는 두 가지 기본 데이터 구조를 제공합니다.
- Series: 1차원 데이터 구조로, 인덱스와 값으로 구성됩니다. 인덱스는 데이터 포인트를 식별하는 데 사용되며, 값은 데이터 포인트의 실제 값을 나타냅니다.
- DataFrame: 2차원 데이터 구조로, 행과 열로 구성됩니다. 행은 데이터 레코드를 나타내고, 열은 데이터 필드를 나타냅니다.
Pandas 데이터 불러오기 및 저장하기
Pandas는 CSV 파일, Excel 파일, SQL 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 불러올 수 있습니다. 또한, Pandas 데이터를 CSV 파일, Excel 파일, SQL 데이터베이스 등으로 저장할 수 있습니다.
- CSV 파일 불러오기: pandas.read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 불러올 수 있습니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')
- Excel 파일 불러오기: pandas.read_excel() 함수를 사용하여 Excel 파일에서 데이터를 불러올 수 있습니다.
import pandas as pd
# Excel 파일 불러오기
data = pd.read_excel('data.xlsx')
- SQL 데이터베이스 불러오기: pandas.read_sql() 함수를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 불러올 수 있습니다.
import pandas as pd
# SQL 데이터베이스 불러오기
data = pd.read_sql('SELECT * FROM mytable', 'mysql://user:password@host/database')
4. Pandas 데이터 선택 및 필터링
Pandas는 데이터의 특정 부분을 선택하거나 필터링하는 데 사용할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.
- 행 선택: loc[] 또는 iloc[] 인덱싱을 사용하여 특정 행을 선택할 수 있습니다.
# 특정 행 선택 (loc[])
data.loc[0] # 첫 번째 행 선택
data.loc[5:10] # 6번째 행부터 10번째 행까지 선택
# 특정 행 선택 (iloc[])
data.iloc[0] # 첫 번째 행 선택
data.iloc[5:10] # 6번째 행부터 10번째 행까지 선택- 열 선택: [] 인덱싱을 사용하여 특정 열을 선택할 수 있습니다.
- 조건에 맞는 데이터 선택: query() 함수 또는 boolean indexing을 사용하여 조건에 맞는 데이터를 선택할 수 있습니다.
# 특정 조건에 맞는 데이터 선택 (query())
data.query('column_name > 10') # 'column_name' 열 값이 10보다 큰 데이터 선택
# 특정 조건에 맞는 데이터 선택 (boolean indexing)
data[data['column_name'] > 10] # 'column_name' 열 값이 10보다 큰 데이터 선택
5. Pandas 데이터 조작
Pandas는 데이터를 정리하고 변형하는 데 사용할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.
- 데이터 타입 변환: astype() 함수를 사용하여 데이터 타입을 변환할 수 있습니다.
# 데이터 타입 변환
data['column_name'] = data['column_name'].astype('float') # 'column_name' 열을 실수형으로 변환- 결측값 처리: dropna() 함수 또는 fillna() 함수를 사용하여 결측값을 처리할 수 있습니다.
python Pandas는 구조화된 데이터 작업을 위한 광범위한 기능을 제공하는 데이터 분석을 위한 다재다능하고 강력한 라이브러리입니다. Pandas의 기본 사항을 숙지하고 필수 데이터 분석 기술을 적용하면 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 얻고 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 능숙한 데이터 분석가가 되려면 Python Pandas를 사용하여 기술을 계속 탐색하고 실험하고 개선하세요.