Pandas 데이터 분석: Pandas 소개

Pandas는 데이터 분석과 조작을 위한 파이썬 라이브러리로, 간단하고 강력한 도구를 제공하여 데이터 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이번 글에서는 Pandas의 특징, 주요 데이터 구조, 그리고 활용 사례를 알아보겠습니다.

1. Pandas란?

• Pandas는 Python에서 데이터를 분석하고 처리하기 위한 라이브러리입니다.
• 주요 데이터 구조:
  • Series: 1차원 데이터.
  • DataFrame: 2차원 데이터(표 형태).
• 데이터 정리, 필터링, 변환, 요약 등의 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

2. Pandas의 주요 특징

1. 다양한 데이터 형식 지원
   • CSV, Excel, JSON, SQL 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 읽고 저장할 수 있습니다.
2. 데이터 조작 기능
   • 데이터를 필터링, 정렬, 추가, 삭제 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
3. 강력한 데이터 처리
   • 결측치 처리, 중복 제거, 데이터 변환 등 다양한 기능 제공.
4. 고급 데이터 분석
   • 그룹화, 피벗 테이블, 시계열 데이터 처리 등.
5. 다양한 시각화 라이브러리와 호환성
   • Matplotlib, Seaborn 등과 연동하여 데이터 시각화 가능.

3. Pandas의 주요 데이터 구조

1) Series

• Series는 1차원 배열로, 데이터와 인덱스를 포함합니다.

예제

import pandas as pd

# Series 생성
data = pd.Series([10, 20, 30], index=["A", "B", "C"])
print(data)
# 출력:
# A    10
# B    20
# C    30
# dtype: int64

# 값과 인덱스 접근
print(data["A"])  # 출력: 10

2) DataFrame

• DataFrame은 2차원 데이터 구조로, 행과 열로 구성된 표 형식의 데이터를 저장합니다.

예제

import pandas as pd

# DataFrame 생성
data = {"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
        "Age": [25, 30, 35],
        "Job": ["Engineer", "Doctor", "Teacher"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 출력:
#       Name  Age       Job
# 0    Alice   25  Engineer
# 1      Bob   30    Doctor
# 2  Charlie   35   Teacher

# 특정 열 선택
print(df["Name"])  # 출력: 0    Alice
                   #       1      Bob
                   #       2  Charlie

4. Pandas의 활용 사례

1. 데이터 정리 및 변환
   • 결측값 채우기, 중복 데이터 제거, 열/행 추가 및 삭제.
2. 데이터 분석
   • 그룹화, 요약 통계 계산, 데이터 필터링.
3. 데이터 시각화
   • Matplotlib, Seaborn과 결합하여 시각적인 데이터 분석 지원.
4. 시계열 데이터 처리
   • 날짜 및 시간 데이터 조작, 추세 분석.

5. Pandas와 다른 도구 비교

특징	Pandas	Excel	SQL
데이터 구조	Series, DataFrame	표 형식	테이블
대규모 데이터 처리	지원	비효율적	효율적
코드 재사용성	Python 코드로 자동화 가능	제한적	SQL 스크립트 필요
고급 분석 기능	강력	기본적인 기능 제공	제한적

정리

• Pandas는 데이터 분석과 조작을 위한 강력한 도구로, 다양한 데이터 형식과 분석 작업을 지원합니다.
• Series와 DataFrame은 Pandas의 핵심 데이터 구조로, 데이터 처리를 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
• 데이터 전처리, 분석, 시각화 작업을 위한 필수 도구로 활용할 수 있습니다.

다음 글 예고:
Pandas의 데이터 구조인 “Series와 DataFrame”의 생성과 기본 연산에 대해 자세히 알아보겠습니다!