판다스
데이터 프레임
· 판다스(Pandas)란
판다스는 파이썬에서 데이터 분석을 위해 사용하는 라이브러리 중 하나이다. 주로 2차원의 테이블 형태의 데이터나 다양한 형태의 데이터를 다루는 데에 특화되어 있다. 특히 판다스의 핵심 데이터 구조인 '데이터프레임(DataFrame)'은 2차원 행렬 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되었다.
데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조로, 행은 개별 데이터를, 열은 데이터의 속성을 나타낸다. 각 열은 서로 다른 데이터 타입(정수, 실수, 문자열 등)을 가질 수 있다. 이런 특성 덕분에 판다스는 다양한 분야에 널리 사용된다.
판다스를 사용하면 데이터를 쉽게 필터링, 정렬, 병합, 변형할 수 있으며, 누락 데이터(결측치 데이터)를 처리하거나 통계 분석을 수행하는 등 다양한 데이터 분석 작업을 진행할 수 있다. 또한, CSV, 엑셀, SQL, JSON 등 다양한 형식의 데이터 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있다.
따라서 판다스는 데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)라는 데이터 구조를 사용하여 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.
· 판다스(pandas)를 사용하는 이유는 ?
- 데이터 핸들링 용이 : 판다스는 다양한 형태와 구조의 데이터를 쉽게 처리할 수 있다. CSV, 엑셀, SQL, JSON 등 다양한 형식의 데이터 파일을 읽고 쓸 수 있다.
- 데이터 가공 및 분석 효율성 : 판다스는 데이터 클리닝(Cleaning), 변형(Transformation), 결합(Combining), 슬라이싱(Slicing), 인덱싱(Indexing) 등의 복잡한 데이터 조작을 쉽고 빠르게 수행할 수 있게 도와준다.
- 통계분석 지원 : 판다스는 기술통계(평균, 중앙값, 표준편차 등)를 계산하는 함수를 제공하며, 누락 데이터 처리, 피벗 테이블 생성, 데이터 병합 등의 고급 기능도 지원한다.
- 대용량 데이터 처리 가능 : 판다스는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 데이터프레임과 시리즈는 자료구조를 통해 메모리 내에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 해 준다.
- 시각화 기능 : 판다스는 'Matplotlib' 라이브러리와 연동하여 데이터를 시각화하는 기능을 제공한다. 이를 통해 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현할 수 있다.
기억해야 할 것은 판다스가 파이썬 기반으로 동작하기 때문에, 파이썬의 기본적인 문법과 개념에 익숙해져야 효율적으로 사용할 수 있다는 점이다.
· 판다스(pandas) 라이브러리 설치 및 실행
판다스 라이브러리를 사용하기 위해서는 'Install' 해주어야 한다. 아나콘다 명령 실행 프롬프트를 실행하여 본인의 가상환경으로 들어가 주도록 하자. (conda activate 가상환경명)
'pip install pandas' 명령어를 입력하여 판다스 라이브러리를 설치할 수 있다.
'pip list' 명령어를 통해 판다스 라이브러리가 정상적으로 설치되어 있는 것을 볼 수 있다.
설치한 판다스 라이브러리를 사용하기 위해서는 'Import' 해주어야 한다. 별칭은 일반적으로 'pd'로 사용하며, 전 세계 표준은 아니지만 표준처럼 사용되는 약어이다.
import pandas as pd
이로써 데이터 분석을 수행할 수 있는 기초 토대가 마련되었다. 판다스를 사용한 데이터 분석의 처리 과정은 아래에 명시하였다.
· 데이터 분석 처리 과정
- 데이터 수집 : 우선 분석에 필요한 데이터를 수집하는 과정이 필요하다. 이는 특정 주제나 목적에 관련된 정보를 수집하는 단계이다.
- 데이터 전처리 : 수집된 데이터는 완전하지 않을 수 있다. 결측치, 이상치, 불필요한 데이터 등을 제거하거나 반환하는 등의 전처리 과정을 거친다.
- 데이터 분석/특성추출 : 데이터를 깊게 이해하고, 데이터의 패턴, 트렌드, 이상치 등을 발견하는 단계이다. 이 단계에서는 시각화 도구가 자주 활용된다.
- 모델링 및 검증 : 전체리된 데이터를 바탕으로 예측, 분류, 군집화 등의 모델링을 진행한다. 또한 모델의 성능을 검증한다.
- 결과 해석 및 배포 : 마지막으로, 분석 결과를 해석해고 이를 바탕으로 실제 결정을 내리는 과정을 거친다. 이 단계에서는 분석 결과를 이해하고, 이를 바탕으로 실제 비즈니스 결정을 내리는 역량이 필요하다.
실제 분석과정은 회사에 따라 다를 수 있다.
∴ 데이터 처리는 하나의 '문법'으로 '판다스'를 활용하여 처리할 수 있다.
판다스는 파이썬에서 사용되는 강력한 데이터 분석 도구이다.
구조화된 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있게 해주는 다양한 기능을 제공한다.
판다스는 다양한 데이터 타입을 다룰 수 있고,
누락된 테이터(결측치 데이터) 처리, 데이터 병합 및 변형, 통계 분석 등 복잡한 데이터 연산을 간편하게 수행할 수 있다.
또한, 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, 실무에서 많이 활용된다.
판다스를 이용한 데이터 분석은 '데이터 조회, 전처리(결측치 처리, 데이터 타입 변경 등), 데이터 변환(필터링, 정렬, 그룹화), 데이터 분석(통계, 시각화 등)'의 과정을 거친다.
이러한 과정은 실제 분석 목적에 따라 유동적으로 변할 수 있다.
모든 데이터 분석 작업은 문제를 이해하고, 적절한 데이터를 수집한 후, 해당 데이터를 이해하고 처리하는 과정을 거친다. 이때 판다스는 데이터를 이해하고 처리하는 데 있어 매우 중요한 도구이다.
따라서 판다스의 기본적인 개념과 사용법, 데이터 분석에서의 활용 방법을 이해하는 것이 중요하다.
데이터 분석 처리의 각 과정에 대해서는 단계별로 다룰 예정이다.
다음 글에서는 '데이터 수집'에 관하여 다루도록 하겠다.
(아래의 링크 참조)
2023.11.29 - [[파이썬]/데이터 분석] - [데이터 분석] 데이터 수집 (+Pandas)
[데이터 분석] 데이터 수집 (+Pandas)
HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 데이터 수집 데이터 수집은 데이터 분석의 가장 기본적이고 중요한 단계이다. 이 단계에서는 분석하고자 하는 문제에 대한 적절한 데이터를 모으는 작업이 이
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