Apache Superset과 파이썬의 데이터 사이언스 도구들과의 연동 방법을 알려주세요.

14 Nov 2023

superset

Apache Superset은 오픈 소스 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로써, 파이썬 기반의 다양한 데이터 사이언스 도구들과 원활하게 연동될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Apache Superset과 파이썬의 몇 가지 대표적인 데이터 사이언스 도구들의 연동 방법을 알아보겠습니다.

1. Apache Superset과 Pandas의 연동

Pandas는 파이썬의 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구입니다. Apache Superset에서 Pandas 데이터프레임을 쉽게 시각화할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

import pandas as pd
from superset import Viz
from superset.utils import df_to_records

# 데이터프레임 생성
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Sam', 'Sara'],
        'Age': [25, 32, 28, 36],
        'Salary': [5000, 7000, 6000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 데이터프레임을 Superset의 Viz 객체로 변환
viz = Viz(df=df, datasource=None, form_data={})

# Superset에서 시각화
records = df_to_records(df)
viz.records = records
viz.datasource = None
viz.get_payload()

2. Apache Superset과 NumPy의 연동

NumPy는 파이썬의 과학적 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 많은 데이터 사이언스 작업에서 사용됩니다. Apache Superset에서 NumPy 배열을 시각화하는 방법은 다음과 같습니다.

import numpy as np
from superset import Viz
from superset.utils import np_histogram

# NumPy 배열 생성
data = np.random.randn(1000)

# NumPy 배열을 Superset의 Viz 객체로 변환
viz = Viz(df=None, datasource=None, form_data={})
hist = np_histogram(data)
viz.results = hist
viz.get_payload()

3. Apache Superset과 scikit-learn의 연동

scikit-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리로, 데이터 사이언스 작업에서 널리 사용됩니다. Apache Superset에서 scikit-learn 모델의 결과를 시각화하는 방법은 다음과 같습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans
from superset import Viz
from superset.utils import df_to_records

# iris 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X = iris.data

# K-Means 클러스터링 모델 학습
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 클러스터링 결과를 Pandas 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(data=X, columns=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
df['cluster'] = kmeans.labels_

# 데이터프레임을 Superset의 Viz 객체로 변환
viz = Viz(df=df, datasource=None, form_data={})

# Superset에서 시각화
records = df_to_records(df)
viz.records = records
viz.datasource = None
viz.get_payload()

Apache Superset과 파이썬의 데이터 사이언스 도구들 간의 연동 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. 이를 통해 데이터 사이언스 작업을 더욱 효율적으로 진행할 수 있고, Apache Superset을 통해 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있습니다. 이 외에도 다양한 도구들과의 연동 방법을 적극적으로 활용하여 데이터 분석 업무를 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.

#superset #datascience