[python] 대형 데이터셋을 다루는 파이썬 기술과 도구

07 Dec 2023

python

대용량의 데이터셋을 다루는 것은 현대의 데이터 과학자들에게 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 데이터셋은 기업에서 수집한 고객 정보, 센서로부터 수집한 센서 데이터, 인터넷에서 크롤링한 데이터 등 다양한 소스에서 비롯될 수 있습니다.

파이썬은 이러한 대형 데이터셋을 다루는 데 있어서 매우 강력한 도구들을 제공합니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 대형 데이터셋을 처리하고 분석하는 데 사용되는 몇 가지 기술과 도구들을 살펴보겠습니다.

1. Pandas

Pandas는 파이썬의 대표적인 데이터 분석 라이브러리로, 대용량의 데이터셋을 다루는 데 사용됩니다. Pandas는 데이터를 효율적으로 메모리에 로드하고 다양한 형태의 데이터셋을 다루기 위한 다양한 기능들을 제공합니다. 데이터프레임이라는 자료구조를 사용하여 표 형식의 데이터를 다룰 수 있으며, 데이터 필터링, 그룹화, 결측치 처리, 피벗 테이블 등의 작업을 지원합니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 로드
data = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터프레임 출력
print(data.head())

# 데이터 필터링
filtered_data = data[data["age"] > 30]

# 그룹화
grouped_data = data.groupby("city").mean()

# 결측치 처리
cleaned_data = data.fillna(0)

# 피벗 테이블
pivot_table = data.pivot_table(values="sales", index="country", columns="product")

2. Dask

Dask는 대용량의 데이터셋을 병렬로 처리하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. Dask는 Pandas와 유사한 API를 제공하며, 대용량 데이터를 여러 개의 작은 작업으로 분할하여 병렬로 처리할 수 있습니다. 따라서, 단일 머신의 메모리 한계를 초과하는 경우에도 대용량 데이터셋을 다룰 수 있습니다.

import dask.dataframe as dd

# CSV 파일 로드
data = dd.read_csv("data.csv")

# 데이터프레임 출력
print(data.head())

# 데이터 필터링
filtered_data = data[data["age"] > 30]

# 그룹화
grouped_data = data.groupby("city").mean()

# 결측치 처리
cleaned_data = data.fillna(0)

# 피벗 테이블
pivot_table = data.pivot_table(values="sales", index="country", columns="product")

3. Apache Spark

Apache Spark는 대용량 데이터 처리를 위한 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. Spark는 분산 데이터 처리를 위한 API를 제공하며, 파이썬을 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위해 메모리 기반의 데이터 처리를 지원하며, 강력한 분산 컴퓨팅 엔진을 활용하여 속도와 확장성을 제공합니다.

from pyspark.sql import SparkSession

# SparkSession 생성
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# CSV 파일 로드
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 데이터프레임 출력
data.show()

# 데이터 필터링
filtered_data = data.filter(data.age > 30)

# 그룹화
grouped_data = data.groupBy("city").mean()

# 결측치 처리
cleaned_data = data.fillna(0)

# 피벗 테이블
pivot_table = data.groupBy("country").pivot("product").sum("sales")

이러한 도구들을 사용하여 대형 데이터셋을 효과적으로 처리하고 분석할 수 있으며, 데이터 과학자들에게 파이썬은 대용량 데이터셋을 다루는 데 매우 강력한 선택지가 될 수 있습니다.

참고문헌: