[파이썬] 범주형 데이터 분석

01 Sep 2023

python

범주형 데이터는 명목형 데이터로서, 이산적인 값을 가지며, 일반적으로 문자열로 표현됩니다. 이러한 데이터를 분석하고 이해하는 것은 데이터 분석의 중요한 부분입니다. Python은 다양한 도구와 라이브러리를 제공하여 범주형 데이터 분석을 용이하게 만들어줍니다. 이 블로그 포스트에서는 Python에서 범주형 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 다룰 것입니다.

데이터 불러오기

첫 번째 단계는 분석할 데이터를 불러오는 것입니다. CSV 파일, 데이터베이스, 혹은 웹에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 예제에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 불러옵니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

데이터 탐색

범주형 데이터를 분석하기 전에, 우선 데이터를 탐색해야합니다. 데이터의 구조와 특성을 이해하는 것이 중요합니다. 다음은 데이터 탐색을 위해 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

데이터 확인하기

# 데이터 상단 부분 확인하기
data.head()

# 데이터 크기 확인하기
data.shape

# 데이터 열(특성) 확인하기
data.columns

# 데이터 정보 확인하기
data.info()

# 범주형 데이터의 고유값 확인하기
data['category'].unique()

데이터 시각화하기

import matplotlib.pyplot as plt

# 범주형 데이터의 분포 시각화하기
data['category'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Distribution of Categories')
plt.show()

데이터 분석

범주별 통계량 계산하기

범주형 데이터의 각 범주별 통계량을 계산하는 것은 분석의 중요한 부분입니다. 다음은 그룹별 통계량을 계산하는 예제입니다.

# 범주별 통계량 계산하기
category_stats = data.groupby('category').agg({'column1': ['mean', 'median'], 'column2': 'sum'})

범주 간 비교하기

두 개 이상의 범주를 비교하여 범주 간 차이를 확인하는 것도 중요합니다. 다음은 두 범주 간 차이를 확인하는 예제입니다.

import scipy.stats as stats

# 두 범주 간 차이 분석하기
category1_data = data[data['category'] == 'Category1']['column']
category2_data = data[data['category'] == 'Category2']['column']

# t-검정 수행하기
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(category1_data, category2_data)

if p_value < 0.05:
    print("Statistically significant difference!")
else:
    print("No significant difference.")

결론

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 범주형 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터를 불러오고 탐색한 후, 필요한 통계적 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 범주형 데이터의 특성과 차이점을 이해할 수 있습니다. Python의 다양한 라이브러리와 기능을 활용하면 더욱 다양한 분석을 수행할 수 있습니다.