데이터 분석에 있어서 가장 중요한 과정 중 하나는 주어진 데이터를 원하는 형태로 가공하는 것입니다. 이러한 데이터 가공 과정 중에 조건문은 매우 유용한 도구입니다. Python의 조건문을 이용하여 데이터를 필터링하거나 원하는 형태로 변형할 수 있습니다.

이번 글에서는 Python에서 조건문을 효과적으로 활용하여 데이터를 가공하는 방법을 살펴보겠습니다. 아래 예시 코드를 통해 실제 데이터 가공에 대한 이해를 돕도록 하겠습니다.

data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 데이터에서 짝수만 필터링하는 예제
filtered_data = [num for num in data if num % 2 == 0]
print(filtered_data)  # 출력결과: [10, 20, 30, 40, 50]

# 데이터에서 30보다 큰 수만 필터링하는 예제
filtered_data = [num for num in data if num > 30]
print(filtered_data)  # 출력결과: [40, 50]

# 데이터에서 20 미만의 수만 필터링하는 예제
filtered_data = [num for num in data if num < 20]
print(filtered_data)  # 출력결과: [10]

# 데이터에서 홀수만 필터링하여 제곱하는 예제
filtered_data = [num ** 2 for num in data if num % 2 != 0]
print(filtered_data)  # 출력결과: [100, 900, 2500]

# 데이터에서 10의 배수만 필터링하여 변형하는 예제
transformed_data = [num * 10 if num % 10 == 0 else num for num in data]
print(transformed_data)  # 출력결과: [100, 20, 30, 40, 50]

위의 예시 코드에서는 리스트 data를 기반으로 조건문을 활용해 원하는 데이터를 가져오거나 가공하는 과정을 보여주고 있습니다.

첫 번째 예제에서는 data 리스트에서 짝수만 필터링하여 filtered_data 리스트에 저장한 후 출력합니다. 마찬가지로 두 번째 예제에서는 30보다 큰 수만 필터링하여 저장한 후 출력합니다.

세 번째 예제에서는 20 미만의 수만 필터링하여 저장한 후 출력하며, 네 번째 예제에서는 홀수만 필터링한 후 제곱하여 저장한 후 출력합니다.

마지막 예제에서는 data 리스트에서 10의 배수인 경우 10을 곱하고, 그렇지 않은 경우 그대로 유지하여 transformed_data 리스트에 저장한 후 출력합니다.

위의 예시 코드를 통해 조건문을 활용하여 데이터를 필터링하거나 변형할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터 가공 기술은 실제 데이터 분석 작업에서 매우 유용하게 활용됩니다.

조건문을 효과적으로 활용하여 데이터를 가공하는 것은 데이터 분석 작업에서 필수적인 과정입니다. Python의 간결하고 직관적인 문법을 통해 조건문을 적용하여 데이터 가공을 용이하게 할 수 있습니다.