데이터프레임(DataFrame)에 포함된 데이터를 기초로 한 통계 분석을 위해서는 describe() 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 주요 통계량을 한눈에 확인할 수 있는데, mean, std, min, max, 25%, 50%, 75% 등의 값들을 반환합니다.

더 복잡한 통계 분석을 수행하기 위해서는 판다스의 groupby 기능을 사용하여 데이터프레임을 그룹핑하고, 각 그룹에 대한 특정 통계를 계산할 수 있습니다. 또한, agg 함수를 사용하여 사용자가 정의한 여러 통계 함수를 한 번에 적용하는 것도 가능합니다.

예를 들어, 다음은 판다스를 사용하여 데이터프레임의 그룹별 평균, 표준편차 및 합계를 계산하는 방법입니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'그룹': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '값': [10, 20, 5, 10, 8, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 그룹별 통계 계산
grouped_stats = df.groupby('그룹').agg({'값': ['mean', 'std', 'sum']})
print(grouped_stats)

이 외에도, 판다스에서는 롤링 윈도우를 사용하여 이동 평균, 이동 합 등의 시계열 데이터 분석을 수행할 수도 있습니다.

또한, Scipy나 Statsmodels 같은 라이브러리를 활용하여 판다스와 통합하여 고급 통계 분석을 수행할 수 있습니다.

이처럼, 판다스를 사용하여 고급 통계 분석을 수행하는 방법은 다양하며, 데이터 분석의 목적과 데이터의 특성에 따라 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

• 참고 문헌:
  • https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html
  • McKinney, W. (2018). Python for Data Analysis. O’Reilly Media.