Pandas 활용법 데이터 분석 기초

데이터 분석에 있어 Pandas는 매우 유용한 도구입니다. 이 라이브러리는 Python 환경에서 데이터 조작과 분석을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. Pandas를 활용하면 엑셀과 같은 스프레드시트 프로그램이나 관계형 데이터베이스에서 다루는 데이터 구조를 쉽게 관리할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Pandas의 기본적인 사용법과 데이터 분석 기초에 대해 알아보겠습니다.

Pandas란 무엇인가?

Pandas는 Python에서 주로 사용되는 데이터 분석 라이브러리로, 데이터를 처리하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터를 2차원 행렬 형태로 다루며, 대량의 데이터도 신뢰성 있게 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 분석을 진행할 때, Pandas는 필수적인 도구라고 할 수 있습니다.

Pandas 설치 방법

Pandas를 사용하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 이를 위해 터미널이나 명령 프롬프트에 다음 코드를 입력하면 됩니다:

pip install pandas

기본 구조: Series와 DataFrame

Pandas는 두 가지 주요 데이터 구조를 가지고 있습니다: Series와 DataFrame입니다. 먼저, Series는 1차원 배열을 처리하는 구조입니다. 주로 숫자, 문자열 등의 데이터를 처리하는 데 유용합니다. Series 객체를 생성하기 위해서는 리스트를 인자로 주면 됩니다.

import pandas as pd

temp = pd.Series([-20, 10, 10, 20])

print(temp)

위 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 나타납니다:

0  -20

1 10

2 10

3 20

dtype: int64

여기서 각 값은 자동으로 생성된 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다. 물론, 사용자가 직접 인덱스를 지정하는 것도 가능합니다.

DataFrame 소개

DataFrame은 2차원 데이터 구조로, 여러 개의 Series가 모여서 형성됩니다. 데이터는 일반적으로 사전을 이용하여 표현할 수 있으며, 각 키는 열(column)로, 값은 그 열의 내용을 나타냅니다.

data = {

'이름': ['채치수', '정대만', '송태섭'],

'학교': ['북산고', '북산고', '능남고'],

'키': [197, 184, 168],

'국어': [90, 40, 80]

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

위 코드를 실행하면 다음과 같이 DataFrame이 출력됩니다:

  이름  학교  키 국어

0 채치수 북산고 197 90

1 정대만 북산고 184 40

2 송태섭 능남고 168 80

데이터 접근 방법

DataFrame에서 특정 열이나 행을 선택하는 방법은 다양합니다. 특정 열의 데이터를 가져오려면 아래와 같이 할 수 있습니다:

print(df['이름'])

여러 열을 동시에 선택하고 싶을 경우, 다음과 같이 리스트 형태로 선택할 수 있습니다:

print(df[['이름', '학교']])

인덱스 활용하기

DataFrame에서 인덱스를 활용하여 데이터를 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다. 인덱스의 내용을 확인하려면:

print(df.index)

인덱스의 이름을 설정하고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다:

df.index.name = '번호'

데이터 분석 기본

Pandas는 데이터 분석에 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 기본 통계량 확인, 특정 열의 값의 빈도수 계산, 데이터 집계 등 여러 가지 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

• 기본 통계량 확인print(df.describe())
• 값의 빈도수 확인print(df['국어'].value_counts())
• 그룹화 및 집계grouped_data = df.groupby('학교').mean()

결측치와 중복 데이터 처리

실제 데이터 분석에서는 결측치와 중복 데이터가 자주 발생합니다. Pandas는 이러한 문제를 해결하는 데 유용한 기능을 제공합니다.

print(df.isnull().sum()) # 결측치 확인

df.drop_duplicates(inplace=True) # 중복 데이터 제거

데이터 저장하기

분석이 완료된 데이터는 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일로 저장할 경우:

df.to_csv('output.csv', index=False)

Excel 파일로 저장할 경우 다음과 같이 할 수 있습니다:

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

마무리

Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 도구로, 이 라이브러리를 통해 데이터의 읽기, 쓰기, 조작 등이 매우 간편해집니다. Python을 활용한 데이터 분석에서 Pandas를 적절히 활용하면 업무 효율을 극대화할 수 있습니다. 앞으로 더 다양한 기능을 익혀보세요!

 

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자주 묻는 질문과 답변

Pandas란 무엇인가요?

Pandas는 Python 언어로 데이터 분석을 수행하기 위한 라이브러리로, 데이터를 손쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 돕는 다양한 기능을 제공합니다.

Pandas 라이브러리는 어떻게 설치하나요?

Pandas를 설치하려면 터미널에서 'pip install pandas'라는 명령어를 입력하면 간편하게 설치할 수 있습니다.

Pandas의 주요 데이터 구조는 무엇인가요?

Pandas는 주로 두 가지 데이터 구조인 Series와 DataFrame을 활용합니다. Series는 1차원 배열을, DataFrame은 2차원 데이터 표를 형성합니다.

DataFrame에서 특정 데이터를 선택하는 방법은?

DataFrame에서 특정 열이나 행을 선택하려면 인덱스를 활용하거나, 열의 이름을 통해 간단하게 데이터에 접근할 수 있습니다.

결측치나 중복 데이터를 어떻게 처리하나요?

Pandas는 결측치를 확인하고, 중복 데이터를 제거하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 유지할 수 있습니다.