[python] 파이썬 데이터 처리 라이브러리

12 Dec 2023

파이썬은 데이터 처리와 분석을 위한 다양한 라이브러리를 제공하여 데이터 과학 및 머신 러닝 등의 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이번에는 주로 사용되는 파이썬 데이터 처리 라이브러리에 대해 알아보겠습니다.

1. NumPy

NumPy는 다차원 배열과 행렬 연산을 위한 핵심 라이브러리로, 파이썬 데이터 처리 및 과학 계산을 위한 기반을 제공합니다. 다양한 수학 함수를 지원하며, 배열 연산에 효율적인 기능을 제공하여 대용량 데이터 처리에 적합합니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로, 테이블 형태의 데이터를 다루기에 적합합니다. 데이터프레임(DataFrame)이라는 자료구조를 제공하여 데이터 조작 및 시각화에 유용하며, CSV나 엑셀과 같은 다양한 데이터 소스를 처리할 수 있습니다.

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 선 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다. 다양한 스타일 및 칼라맵을 지원하여 풍부한 시각화를 제공합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 35]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 시각화 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 통계 데이터 시각화를 위한 기능을 갖추고 있으며, Matplotlib보다 간편하게 다양한 그래픽을 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns

data = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(data, hue='species')

이러한 데이터 처리 라이브러리들은 파이썬을 활용한 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, 각 라이브러리의 특징과 기능을 잘 숙지하면 데이터 처리 및 시각화 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

참고 문헌: