파이썬 pandas 기초 함수 정리

안녕하세요! 데이터 분석의 세계에 발을 들여놓으신 여러분을 환영합니다. 오늘은 데이터 처리에 있어 매우 유용한 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 기초부터 시작해보도록 하겠습니다. Pandas는 데이터 분석에 필수적인 도구로, 데이터 조작 및 분석을 쉽게 해주는 기능을 제공합니다. 이 글을 통해 Pandas의 기본 사용법과 주요 기능을 알아보겠습니다.

Pandas란 무엇인가요?

Pandas는 파이썬에서 데이터 분석을 위해 사용되는 라이브러리로, 주로 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 최적화되어 있습니다. 이 라이브러리는 원래 Wes McKinney에 의해 개발되었으며, 수치 데이터와 시계열 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. Pandas의 가장 중요한 데이터 구조인 DataFrame은 행과 열로 구성되어 있어, 엑셀 스프레드시트와 유사하게 데이터를 효율적으로 다룰 수 있습니다.

Pandas 설치하기

Pandas를 사용하기 위해서는 먼저 설치가 필요합니다. 다음 명령어를 사용하여 Pandas를 설치할 수 있습니다:

• pip install pandas
• conda install pandas

설치가 완료되면, 아래처럼 Pandas를 임포트하여 사용합니다:

import pandas as pd

DataFrame 생성하기

DataFrame은 Pandas에서 가장 기본적인 데이터 구조입니다. 데이터를 행렬로 표현하여 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 만들어 줍니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 통해 DataFrame을 생성할 수 있습니다:

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

위의 코드를 실행하면, 이름, 나이, 도시를 열로 가진 DataFrame이 생성됩니다.

데이터 확인하기

Pandas에서 데이터를 확인하는 것은 매우 중요합니다. 다음과 같은 메소드를 사용하여 데이터의 형태를 쉽게 확인할 수 있습니다:

• head(): 데이터의 상위 5개 행을 조회합니다.
• tail(): 데이터의 하위 5개 행을 조회합니다.
• info(): 데이터의 전반적인 정보를 제공하며, 각 열의 데이터 타입과 결측치 수를 확인할 수 있습니다.
• describe(): 숫자 데이터에 대한 통계 요약 정보를 제공합니다.

데이터 선택 및 필터링

Pandas를 이용하여 특정 데이터를 선택하고 필터링하는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 작업입니다. 아래와 같은 방법으로 데이터에 접근할 수 있습니다:

• 특정 열 선택하기: df['Column_Name']
• 여러 열 선택하기: df[['Column1', 'Column2']]
• 조건에 맞는 행 필터링하기: filtered_df = df[df['Age'] > 30]

데이터 정렬 및 그룹화

Pandas는 데이터를 정렬하고 그룹화하는 다양한 기능을 제공합니다. 데이터를 정렬하고 분석하기 위한 기초적인 방법은 다음과 같습니다:

• 데이터 정렬: df.sort_values(by='Column_Name', ascending=False)
• 데이터 그룹화: df.groupby('Column_Name').mean()

이렇게 그룹화된 데이터는 평균, 합계와 같은 집계 작업에 유용하게 사용될 수 있습니다.

결측치 처리하기

데이터 분석에서 결측치는 큰 문제를 야기할 수 있습니다. Pandas에서는 결측치를 간편하게 처리할 수 있는 여러 가지 메소드를 제공합니다:

• 결측치가 있는지 확인하기: df.isnull().sum()
• 결측치를 특정 값으로 채우기: df.fillna(0, inplace=True)
• 결측치가 있는 행 삭제하기: df.dropna(inplace=True)

이 과정을 통해 데이터의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

데이터 병합하기

Pandas는 여러 DataFrame을 하나로 결합할 수 있는 기능도 제공합니다. 데이터 합치는 작업은 데이터 분석에서 자주 발생합니다:

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')

이렇게 병합된 데이터는 분석의 폭을 넓히는 데 큰 도움이 됩니다.

마무리하며

Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 기본적인 사용법을 익히면 복잡한 데이터 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 다양한 기능을 활용하여 더욱 효율적으로 데이터 분석을 진행해 보시기 바랍니다. 앞으로 더 심도 있는 데이터 처리 작업과 분석을 통해 유용한 인사이트를 발견하시길 바랍니다!

자주 묻는 질문 FAQ