데이터 분석에서, 데이터 샘플링과 리샘플링은 중요한 작업입니다. 이들은 데이터의 양을 조절하고, 통계적 분석을 수행하기 위해 사용됩니다. 이번 블로그에서는 파이썬을 사용하여 데이터 샘플링과 리샘플링을 어떻게 수행하는지 알아보겠습니다.

데이터 샘플링

데이터 샘플링은 주어진 데이터 집합에서 일부 데이터를 선택하는 과정입니다. 이를 통해 원본 데이터의 특성을 대표하는 작은 부분 집합을 만들 수 있습니다. 데이터 샘플링은 다양한 목적으로 사용될 수 있으며, 예측 모델 빌딩, 통계적 추론, 데이터 시각화 등에 활용할 수 있습니다.

파이썬에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 샘플링할 수 있습니다. 다음은 pandas를 사용하여 데이터프레임에서 무작위로 샘플을 추출하는 예제 코드입니다:

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)})

# 데이터 샘플링
sample = df.sample(n=10)  # 10개의 무작위 샘플 추출

print(sample)

위 코드에서 sample() 함수는 n 매개변수를 사용해서 원하는 수의 샘플을 추출합니다. 이 코드는 df 데이터프레임에서 10개의 무작위 샘플을 추출한 후, sample 변수에 할당합니다.

데이터 리샘플링

데이터 리샘플링은 주어진 데이터의 샘플링 간격을 조정하는 작업입니다. 데이터를 리샘플링함으로써 다른 시기 또는 다른 해상도에서의 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 시계열 데이터 분석과 같은 작업에서 유용합니다.

파이썬에서 pandas를 사용하여 데이터 리샘플링을 수행할 수 있습니다. 다음은 월별 시계열 데이터를 일별로 리샘플링하는 예제 코드입니다:

import pandas as pd

# 시계열 데이터 생성
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/31/2021', freq='M'),
                     'value': range(1, 32)})

# 월별 데이터를 일별로 리샘플링
resampled_data = data.resample('D', on='date').ffill()

print(resampled_data.head())

위 코드에서 resample() 함수는 리샘플링을 수행하며, ffill() 메서드는 비어있는 날짜에 이전 값으로 채웁니다. 이 코드는 data 데이터프레임의 월별 데이터를 일별로 리샘플링하여 resampled_data 변수에 할당한 후, 결과를 출력합니다.

마무리

데이터 샘플링과 리샘플링은 데이터 분석에서 중요한 작업입니다. 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하면 간편하게 데이터를 샘플링하고 리샘플링할 수 있습니다. 데이터의 특성을 파악하고, 추론 및 예측 모델을 구축하기 위해 데이터 샘플링과 리샘플링을 유연하게 활용해보세요.