Python으로 데이터 분석 및 과학적 계산을 수행할 때, Pandas와 NumPy는 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나입니다. 이러한 라이브러리들은 데이터를 다루고 분석하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 이번 포스트에서는 이러한 Pandas와 NumPy의 기능을 확장해주는 몇 가지 유용한 라이브러리를 살펴보겠습니다.

1. Pandas 확장 라이브러리

1.1 Pandas-Profiling

Pandas-Profiling은 데이터프레임의 간단한 요약 통계를 생성하고 시각화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 개요를 빠르게 파악할 수 있으며, 결측값과 상관관계 항목 등을 확인할 수 있습니다.

pip install pandas-profiling

1.2 Pandasql

Pandasql은 SQL 쿼리를 사용하여 Pandas 데이터프레임을 쉽게 조작할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 데이터프레임을 다루는 데 익숙한 SQL 사용자들에게는 익숙한 방식으로 데이터를 다룰 수 있게 됩니다.

pip install pandasql

2. NumPy 확장 라이브러리

2.1 SciPy

SciPy는 NumPy를 기반으로 한 과학 및 엔지니어링 계산을 위한 라이브러리입니다. 선형 대수, 통계, 최적화 등의 기능을 포함하고 있어, 다양한 과학적 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

pip install scipy

2.2 NumPyro

NumPyro는 NumPy를 기반으로 한 베이지안 추론 라이브러리입니다. 이를 사용하여 확률 모형을 정의하고 추론을 수행할 수 있습니다.

pip install numpyro

위에서 소개한 라이브러리들은 데이터 분석 및 과학적 계산을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 데이터에 대한 통찰력을 얻고 더 나은 결정을 내릴 수 있게 됩니다.