Pandas는 Python의 데이터 과학 및 분석 분야에서 널리 쓰이는 라이브러리로, 데이터 구조화, 조작, 분석을 위한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Pandas가 제공하는 몇 가지 핵심적인 데이터 분석 기능에 대해 소개하고자 합니다.

목차

1. 데이터 불러오기
2. 데이터 조작
3. 데이터 분석

1. 데이터 불러오기

Pandas는 다양한 데이터 포맷을 손쉽게 불러올 수 있는 기능을 제공합니다. read_csv(), read_excel(), read_json() 등 다양한 메소드를 통해 데이터를 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 불러오기
df = pd.read_csv('data.csv')

# 엑셀 파일 불러오기
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# JSON 파일 불러오기
df = pd.read_json('data.json')

2. 데이터 조작

Pandas는 데이터를 원하는 대로 변형시키는 다양한 기능을 제공합니다. 열 선택, 행 필터링, 결측치 처리 등의 조작이 손쉽게 가능합니다.

# 열 선택
selected_columns = df[['column1', 'column2']]

# 행 필터링
filtered_data = df[df['column1'] > 100]

# 결측치 처리
df.fillna(0, inplace=True)

3. 데이터 분석

Pandas는 데이터를 분석하는 데 유용한 다양한 기능을 제공합니다. 평균, 표준편차, 상관관계 등의 통계적 분석이 가능합니다.

# 평균 계산
mean_value = df['column1'].mean()

# 표준편차 계산
std_deviation = df['column2'].std()

# 상관관계 분석
correlation = df['column1'].corr(df['column2'])

Pandas를 이용하면 데이터 분석 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 추가로 Pandas에서 제공하는 다양한 기능을 참고하여 데이터 분석 작업을 보다 다양하고 풍부하게 수행할 수 있습니다. Pandas 공식 홈페이지나 다양한 블로그 등에서 Pandas 관련 자료를 참고하시면 도움이 될 것입니다.