[python] 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석과 머신러닝
목차
데이터 분석을 위한 Pandas 라이브러리
Pandas는 데이터를 구조화하고 분석하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 데이터를 효율적으로 처리하고 조작하는데 유용합니다. Pandas를 사용하면 CSV, 엑셀, 데이터베이스 등 다양한 형식의 데이터를 읽고 처리할 수 있습니다.
import pandas as pd
# CSV 파일 읽어오기
data = pd.read_csv('data.csv')
# 데이터 확인
print(data.head())
참고 자료: Pandas 공식 문서
머신러닝을 위한 Scikit-learn 라이브러리
Scikit-learn은 머신러닝 모델을 구축하고 평가하는 데 유용한 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 다양한 머신러닝 알고리즘과 유틸리티 함수를 제공하여 모델 학습 및 평가 과정을 단순화합니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 데이터 준비
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
참고 자료: Scikit-learn 공식 문서
시각화를 위한 Matplotlib 라이브러리
Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, 다양한 그래프와 플롯을 생성할 수 있습니다. 이 라이브러리를 사용하면 데이터 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 시각적으로 효과적으로 전달할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 선 그래프
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis label')
plt.ylabel('Y-axis label')
plt.title('Title')
plt.show()
참고 자료: Matplotlib 공식 문서