이번 포스트에서는 데이터 과학과 데이터 분석에 널리 사용되는 판다스(pandas) 라이브러리를 활용하여 데이터를 통합하고 정규화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

판다스(pandas) 라이브러리란?

판다스는 파이썬으로 데이터를 처리하고 분석하기 위한 라이브러리로, 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 특화되어 있습니다. 판다스는 주로 엑셀과 같은 스프레드시트 형식의 데이터를 다루는 데 사용되며, 데이터의 통합, 정규화, 변환, 필터링, 처리, 시각화 등 다양한 기능을 제공합니다.

데이터 통합하기

판다스를 사용하여 여러 개의 데이터 소스를 통합하는 방법은 간단합니다. concat() 함수를 사용하면 데이터프레임을 행 또는 열 방향으로 결합할 수 있습니다.

예를 들어, 두 개의 데이터프레임을 열 방향으로 결합하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

import pandas as pd

# 두 개의 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

# 데이터프레임 열 방향으로 결합
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(result)

데이터 정규화하기

정규화는 데이터를 일정한 규칙에 따라 스케일을 조정하여 데이터 간의 상대적인 크기 차이를 줄이는 과정을 말합니다. 판다스를 사용하여 데이터를 정규화하려면 min-max scaling 또는 z-score normalization과 같은 방법을 활용할 수 있습니다.

min-max scaling을 사용하여 데이터를 정규화하는 예제는 다음과 같습니다:

# min-max scaling을 사용하여 데이터프레임 정규화
normalized_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

마무리

이렇듯, 판다스 라이브러리를 사용하면 데이터를 효과적으로 통합하고 정규화할 수 있으며, 데이터 분석 및 시각화 과정에서 유용하게 활용할 수 있습니다. 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 데이터 전처리 작업에 많은 사용되는 판다스를 익히고 활용하는 것은 매우 중요합니다.

이상으로, 판다스를 이용한 데이터 통합과 정규화에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.

참고 자료

• 판다스 공식 문서: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
• 박조은, “Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문”, 이지스퍼블리싱, 2017