[파이썬] Pandas 라이브러리 소개

01 Sep 2023

python

Pandas는 파이썬의 데이터 분석 및 조작을 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 데이터 구조를 다루기 위한 강력한 도구들을 제공하고 있어, 데이터 처리 및 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

주요 기능

Pandas의 핵심 기능은 다음과 같습니다:

데이터 프레임 생성: Pandas는 표 형태의 데이터를 다루기 위한 데이터 프레임이라는 데이터 구조를 제공합니다. 데이터 프레임은 열과 행으로 구성된 2차원 테이블로, Excel 스프레드시트나 SQL 테이블과 유사한 형태입니다. 데이터 프레임은 CSV, Excel, SQL, JSON 등 다양한 형식의 데이터를 가져와 생성할 수 있습니다.
데이터 조작: Pandas는 데이터 프레임을 조작하고 변형하는 다양한 기능을 제공합니다. 열 선택, 필터링, 정렬, 그룹화, 합계/평균/카운트 등의 통계 함수, 결측치 처리 등 다양한 데이터 조작 기능을 지원합니다.
데이터 시각화: Pandas는 Matplotlib 라이브러리와 함께 사용되며, 데이터를 시각화하는 다양한 기능을 제공합니다. 막대 그래프, 선 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 형태의 그래프를 생성할 수 있어 데이터의 패턴과 관계를 시각적으로 파악할 수 있습니다.
데이터 분석: Pandas는 데이터를 분석하기 위한 다양한 통계 함수와 기능을 제공합니다. 상관 관계, 회귀 분석, 이상치 탐지, 시계열 분석 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 머신 러닝 모델을 사용하는 경우 데이터 전처리를 위한 다양한 기능을 제공하여 데이터를 준비하는 데 도움을 줍니다.

예제 코드

아래는 Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 생성하고, 데이터를 조작하는 예제 코드입니다:

import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [28, 32, 45],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터 프레임 출력
print(df)

# 데이터 프레임 열 선택
name_column = df['Name']
print(name_column)

# 데이터 프레임 통계 함수
mean_age = df['Age'].mean()
print(mean_age)

# 데이터 프레임 조건 필터링
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

위 코드는 pandas 모듈을 pd라는 별칭으로 임포트하고, 데이터 프레임을 생성하고 조작하는 예제입니다. 데이터 프레임 생성 후, 열 선택, 통계 함수 및 조건 필터링 등 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.

결론

Pandas는 파이썬에서 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구입니다. 데이터 프레임을 통해 편리하게 데이터를 처리하고, 다양한 기능을 사용하여 데이터를 조작하고 분석할 수 있습니다. 데이터 과학, 빅데이터, 인공지능 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 라이브러리로, 파이썬을 활용한 데이터 작업을 보다 손쉽게 만들어 줍니다.