판다스 2.0에서 새로운 기능: 최신 기능, 사용 사례, 모범 사례에 대한 포괄적인 안내서
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- Rajiv Chandra
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전 세계의 데이터 과학자와 분석가들은 데이터 조작 및 분석을위한 강력한 파이썬 라이브러리 인 판다스(Pandas)를 신뢰합니다. 이제 판다스 2.0의 출시로 사용자들은 최신 기능과 모범 사례로 새로운 지평을 탐색하고 기술을 더욱 향상 시킬 수 있습니다.
이 포괄적인 안내서에서는 판다스 2.0의 주요 개선 사항, 더 나은 사용을위한 조언 및 머신 러닝, 시계열 데이터, 데이터 시각화의 다양한 사용 사례를 탐색합니다.
Python에서 빠르게 데이터 시각화를 만들고 싶다면?
PyGWalker는 Jupyter Notebook 기반 환경 내에서 데이터 분석 및 시각화 워크 플로우를 빠르게 처리할 수있는 오픈 소스 파이썬 프로젝트입니다.
PyGWalker (opens in a new tab)는 단순한 코드로 판다스 데이터프레임 (또는 Polars 데이터프레임)을 시각적인 UI로 변환하여 쉽게 그래프를 작성할 수 있도록합니다.
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)이제 온라인 노트북에서 PyGWalker를 바로 실행할 수 있습니다.
그리고 GitHub에서 ⭐️(스타)를 꼭 눌러주세요!
| 카글 노트북에서 PyGWalker 실행 (opens in a new tab) | Google Colab에서 PyGWalker 실행 (opens in a new tab) | PyGWalker에 ⭐️(스타)를 누르세요. (opens in a new tab) |
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 (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |
판다스 2.0에 대한 FAQ
Q1. 판다스 2.0이란 무엇인가요?
판다스 2.0은 데이터 조작 및 분석을 위한 인기있는 파이썬 라이브러리의 최신 버전입니다. 이전 버전의 강점을 바탕으로 새로운 기능을 도입하여 더 쉽고 효과적인 데이터 전처리를 제공합니다.
Q2. 판다스 2.0의 중요한 개선 사항은 무엇인가요?
판다스 2.0은 개선된 메모리 사용 및 쿼리 실행 속도를 비롯한 많은 성능 향상 기능을 가져왔습니다. 새 릴리스는 또한 널 값 데이터 유형의 원시 지원을 포함하여 더 빠르고 유연한 데이터 분석을 가능하게합니다.
또 다른 주목할 만한 기능은 Apache Arrow를 기본 메모리 형식으로 통합하여 시스템간 더 빠르고 효율적인 데이터 전송을 제공하는 것입니다.
Q3. 판다스 2.0으로 업그레이드하는 방법은 무엇인가요?
Pandas 2.0으로 업그레이드하려면 표준 pip 패키지 관리자를 사용하여 다음 명령을 사용할 수 있습니다:
pip install pandas --upgrade또는 공식 웹 사이트에서 최신 버전의 라이브러리를 다운로드하여 수동으로 설치할 수 있습니다.
Q4. Pandas 2.0의 사용 사례는 무엇인가요?
Pandas 2.0은 다음과 같은 다양한 사용 사례에서 사용할 수 있는 다재다능한 도구입니다.
- 데이터 분석 및 시각화
- 시계열 데이터 분석
- 머신 러닝 작업
- 데이터 조작 및 처리
- 효율적인 분석을 위한 대규모 데이터 세트 관리
Q5. Pandas 2.0 사용에 대한 최적의 권장 사항은 무엇인가요?
Pandas 2.0을 효과적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 권장 사항을 염두에 두어야 합니다.
- 빠른 성능을 위해 루프 대신 벡터화된 작업을 사용하세요.
- 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있는 체인 인덱싱을 사용하지 마세요.
- 효율적인 데이터 조작을 위해 내장 및 외부 함수의 능력을 활용하세요.
- 사용 사례에 맞는 적절한 데이터 구조를 선택하여 메모리 사용을 최적화하세요.
- 새로운 nullable 데이터 유형 기능을 활용하여 누락된 데이터를 적절하게 처리하세요.
- 명확하고 정보를 제공하는 데이터 시각화 옵션의 다양성을 탐색하세요.
Pandas 2.0 대 다른 데이터 분석 라이브러리
Pandas 2.0은 강력한 도구이지만 데이터 분석을 위한 유일한 Python 라이브러리가 아닙니다. 과학적 계산을 전문으로하는 NumPy와 SciPy, 머신 러닝 작업에 중점을 둔 Scikit-Learn 등 인기있는 다른 옵션이 있습니다.
하지만 Pandas는 누락된 또는 불완전한 데이터를 처리하고 열 및 행 레이블을 기반으로 데이터 조작을 지원하는 등 효과적으로 탭 형식의 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 구별됩니다.
성능면에서, Pandas 2.0의 개선은 속도와 효율성을 높여 많은 데이터 분석 및 조작 작업에 대한 유능한 대안으로 자리 잡았습니다.
Pandas 2.0 성능 개선 방법
Pandas 2.0은 이전 버전보다 성능이 크게 개선되었지만, 여전히 라이브러리의 사용을 최적화하는 기술이 있습니다. 성능을 개선하는 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.
- 부울 인덱싱 대신 .loc 또는 .iloc를 사용하여 효율적인 인덱싱을 수행합니다.
- 복사본을 만들지 않고 데이터 프레임을 수정하는 inplace 매개 변수를 사용합니다.
- 가능한 경우 Pandas 메서드 대신 Python 내장 연산을 사용합니다.
- 필요한 경우 Series를 사용하여 데이터의 단일 열을 DataFrames 대신 처리합니다.
Pandas 2.0에서 nullable 데이터 유형 소개
nullable 데이터 유형은 누락된 또는 null 데이터를 더 유연하게 처리하기 위한 Pandas 2.0의 새로운 기능입니다. nullable 데이터 유형은 누락된 데이터를 플래그하는 바이트 마스크를 사용하므로 더 빠르고 효율적인 데이터 분석이 가능합니다.
nullable 데이터 유형을 사용하려면 astype () 메서드를 사용하여 열을 'Nullable' dtype으로 변환하면 됩니다. 이렇게 하면 누락된 데이터로 인해 예기치 않은 오류가 발생하지 않고 더 유연하게 데이터를 사용할 수 있습니다.
시계열 데이터 분석에 대한 Pandas 2.0 사용법
Pandas 2.0은 금융이나 센서 데이터 소스와 같은 시계열 데이터를 분석하고 조작하는 데 뛰어난 도구입니다. 라이브러리에는 시간 기반 인덱싱 및 연산을 위한 내장 함수가 포함되어 있으므로 시계열 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다.
또한 Pandas 2.0에는 플로팅 도구 및 데이터 그룹화 옵션과 같은 다양한 시계열 데이터 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터의 패턴과 추세를 한눈에 파악할 수 있습니다.
팬더스 2.0 및 아파치 애로우 백엔드
아파치 애로우는 시스템 간 효율적인 데이터 전송을 위한 널리 사용되는 메모리 포맷입니다. 팬더스 2.0에서 아파치 애로우를 기본 메모리 포맷으로 통합함으로써 사용자는 더 빠른 데이터 로딩 및 데이터 전송 시간을 즐길 수 있습니다.
또한, 아파치 애로우와의 통합은 서로 다른 데이터 소스 및 포맷 간의 원활한 변환을 가능하게 하며, 더 빠르고 효율적인 데이터 조작 및 분석을 가능하게 합니다.
팬더스 2.0에서 결측치 처리하기
결측치 또는 널 데이터를 처리하는 것은 데이터 분석에서 매우 일반적인 문제입니다. 그러나 팬더스 2.0에서 nullable 데이터 유형이 소개되면서 사용자는 결측값을 처리하는 더 유연한 방법을 얻게 되었습니다.
Pandas 2.0에서 누락 된 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 dropna(), fillna(), interpolate()와 같은 함수를 사용하여 누락된 값을 제거, 대체 또는 보간 할 수 있습니다. 또한 열을 nullable dtype로 변환하여 결측값 처리를 최적화 할 수 있습니다.
기계 학습 작업에 대한 팬더스 2.0
팬더스 2.0은 풍부한 내장 함수와 다양한 데이터 구조 지원으로 기계 학습 작업에 대한 훌륭한 도구입니다. 라이브러리에는 데이터 정규화, 인코딩, 기능 선택 및 엔지니어링 등을위한 기능이 포함되어 있습니다.
또한, Pandas 2.0의 아파치 애로우 통합 및 nullable 데이터 유형 지원으로 기계 학습 작업에서 일반적으로 사용되는 대규모 데이터 집합을 처리하기에 효율적이고 유연합니다.
팬더스 2.0을 효과적으로 사용하는 팁 및 트릭
Pandas 2.0을 최대한 활용하기 위해서는 다음 팁 및 트릭을 고려해보십시오.
- 성능 향상을 위해 for 또는 while 루프 대신 벡터 연산을 사용하세요.
- 쉬운 가독성 및 조직을 위해 서술적인 열 라벨을 사용하세요.
- info() 메서드를 사용하여 데이터 프레임의 간단한 요약 정보를 얻으세요.
- 효율적인 데이터 조작 및 분석을 위해 내장 및 외부 함수를 사용하세요.
- 명확하고 유용한 시각화를 위해 Pandas 2.0에서 제공하는 데이터 시각화 도구를 활용하세요.
데이터 시각화를 위한 팬더스 2.0
Pandas 2.0은 기본적인 플롯부터 복잡한 차트 및 그래프까지 다양한 데이터 시각화 옵션을 제공합니다. 사용자는 다양한 스타일 및 팔레트 중에서 선택하고 원하는 효과를 얻기위해 자신의 시각화를 사용자 정의 할 수 있습니다.
또한 사용자는 시계열 데이터 및 기타 특수 데이터 구조를 시각화하는 기본 지원을 활용하여 데이터의 패턴과 추세를 쉽게 탐색할 수 있습니다.
팬더스 2.0 및 데이터 조작 트릭
팬더스 2.0은 데이터 조작에 강력한 도구이지만 알려지지 않은 몇 가지 트릭이 있습니다. 이 중 일부는 데이터 프레임에서 값을 빠르게 바꾸기위해 .replace() 메서드를 사용하는 것, 데이터 집계 및 그룹화를위한 쉬운 데이터 피벗 테이블 () 메서드를 사용하는 것, 및 데이터 프레임의 효율적인 필터링을 위해 부울 인덱싱을 사용하는 것 등이 있습니다. 약간의 연습과 탐색을 통해 데이터 조작의 마스터가 될 수 있습니다!
결론
Pandas 2.0의 출시로 데이터 과학자와 분석가는 실력을 한 단계 끌어올리는 강력한 새로운 도구를 갖게 되었습니다. 위에서 설명한 새로운 기능 및 최상의 실천법을 탐색함으로써 데이터 조작 및 분석 마스터가 될 수 있습니다. 그러므로, 왜 기다리시나요? 지금 팬더스 2.0으로 업그레이드하고 탐색을 시작하세요!
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