[python] Pandas의 주요 기능
Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 라이브러리로, 다양한 기능을 제공합니다. 이 포스트에서는 Pandas의 주요 기능을 살펴보겠습니다.
목차
데이터 구조
Pandas는 주로 두 가지 데이터 구조를 제공하는데, Series와 DataFrame입니다. Series는 1차원 배열이고, DataFrame은 행과 열로 이루어진 2차원 배열입니다. 이러한 데이터 구조를 활용하여 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있습니다.
데이터 조작
Pandas를 사용하면 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다. 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화 및 결합하는 등 다양한 조작이 가능하며, 데이터의 결측치 처리와 변환 등의 작업도 수월하게 처리할 수 있습니다.
# 데이터 정렬 및 필터링
sorted_data = df.sort_values(by='column_name')
filtered_data = df[df['column_name'] > 0]
데이터 분석
Pandas는 데이터를 분석하는데 유용한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터의 기술 통계량 계산, 그룹별 통계 및 피벗 테이블 작성 등 다양한 분석 작업이 가능합니다.
# 기술 통계량 계산
mean_value = df['column_name'].mean()
결론
Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 도구로, 다양한 데이터 구조와 유연한 기능을 제공하여 사용자들이 데이터를 효과적으로 다루고 분석할 수 있도록 도와줍니다.
참고 자료
- Pandas Documentation
- McKinney, Wes. “Python for Data Analysis,” O’Reilly Media, 2017.