Pandas Dataframe 작업을 위한 간단한 가이드
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- Rajiv Chandra
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데이터 과학에서 초보자이거나 게임을 업그레이드하기를 원하는 전문가입니까? Pandas와 데이터 사이언스 분야에서의 중요성에 대해 들어보았나요? 그렇다면, 이제 제대로 된 곳에 있습니다. 이 가이드에서는 Pandas 데이터 프레임의 기본 및 다양한 작업을 살펴보겠습니다.
Python에서 빠르게 데이터 시각화를 만들고 싶으세요?
PyGWalker은 Jupyter Notebook 기반 환경에서 직접 데이터 분석 및 시각화 작업을 가속화할 수 있는 오픈 소스 Python 프로젝트입니다.
PyGWalker (opens in a new tab)는 Pandas Dataframe (또는 Polars Dataframe)을 시각적 UI로 변환하여 변수를 끌어다 놓아 쉽게 그래프를 만들 수 있습니다. 다음 코드를 사용하세요:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)지금 바로 PyGWalker를 이 온라인 노트북에서 실행할 수 있습니다:
그리고, 깃허브에서 ⭐️를 꼭 눌러주세요!
Pandas란?
Pandas는 고성능 및 쉬운 사용성의 데이터 구조와 데이터 분석 도구를 제공하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 데이터 클린징, 데이터 탐색, 데이터 모델링 및 데이터 시각화에 널리 사용됩니다.
왜 데이터 사이언스에서 Pandas가 중요한가요?
Pandas는 데이터 조작 및 분석 과정을 간소화하기 때문에 데이터 과학자들에게 필수적인 도구가 되었습니다. 큰 데이터 세트, 누락된 데이터 처리 및 데이터 변환 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 또한 NumPy, SciPy, Matplotlib 등의 다른 Python 라이브러리와 잘 통합되어 있어 데이터 분석 작업에 인기가 있습니다.
Pandas 데이터 프레임의 장점은 무엇인가요?
Pandas 데이터 프레임은 라벨이 지정된 축 (행 및 열)을 가지는 이차원, 크기可変 및 가능성이 있는 이질적인 탭 축적 데이터 구조입니다. Pandas 데이터 프레임을 사용하는 장점은 다음과 같습니다:
- 누락된 데이터 처리
- 데이터 정렬 및 통합 데이터 처리
- 데이터 집합 재구성 및 피봇팅
- 라벨 기반의 데이터 집합 슬라이싱, 인덱싱 및 하위집합 처리
- 데이터 집계 및 변환을 위한 GroupBy 기능
- 고성능 데이터 병합 및 결합
- 시계열 기능
Pandas를 어떻게 설치할 수 있나요?
Pandas를 설치하려면 명령 프롬프트나 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다:
pip install pandas또는 Anaconda를 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다:
conda install pandasPandas 데이터프레임에서 수행할 수 있는 기본 작업은 무엇인가요?
Pandas를 설치한 후에는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 프레임 만들기
- 파일에서 데이터 읽기(CSV, Excel, JSON 등)
- 열 선택, 추가 및 삭제
- 데이터 필터링 및 정렬
- 데이터프레임 병합 및 조인
- 데이터 그룹화와 집계
- 누락된 값 처리
- 데이터에 대한 수학적 연산 적용
- 데이터 시각화
Pandas 데이터프레임에서 누락된 값을 어떻게 처리할 수 있나요?
Pandas에서는 다음과 같은 방법으로 누락된 값을 처리할 수 있습니다.
dropna(): 누락된 값을 제거합니다.fillna(): 누락된 값을 지정된 값 또는 방법(예: 전방 채우기, 후방 채우기)으로 채웁니다.interpolate(): 누락된 값을 보간된 값(예: 선형 보간)으로 채웁니다.
Pandas의 GroupBy 함수란 무엇인가요?
Pandas의 GroupBy 함수는 열 또는 인덱스와 같은 특정 기준을 기반으로 데이터를 그룹화할 수 있는 강력한 메서드입니다. 데이터가 그룹화되면 각 그룹에 대해 다양한 집계 및 변환 작업을 수행할 수 있습니다. GroupBy에서 사용되는 일부 일반적인 함수는 다음과 같습니다.
sum(): 각 그룹의 합계를 계산합니다.mean(): 각 그룹의 평균을 계산합니다.count(): 각 그룹의 수를 계산합니다.min(): 각 그룹의 최소값을 계산합니다.max(): 각 그룹의 최대값을 계산합니다.
Pandas 데이터프레임 내 데이터에 대해 수학적 연산을 어떻게 수행할 수 있나요?
Pandas 데이터프레임은 요소별 또는 열별로 적용되는 덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 나눗셈 등 다양한 수학 연산을 지원합니다. 수학적 연산에 대한 일부 일반적으로 사용되는 함수는 다음과 같습니다.
add(): 두 데이터프레임의 각 요소를 더합니다.subtract(): 두 데이터프레임의 각 요소를 뺍니다.multiply(): 두 데이터프레임의 각 요소를 곱합니다.divide(): 두 데이터프레임의 각 요소를 나눕니다.mod(): 두 데이터프레임의 각 요소의 나머지를 계산합니다.pow(): 하나의 데이터프레임의 요소를 다른 데이터프레임의 요소의 거듭제곱으로 계산합니다.
또한 내장 Python 산술 연산자(+, -, *, /, %, **)를 사용하여 이러한 연산을 수행할 수 있습니다.
Pandas를 사용하여 데이터 시각화를 할 수 있나요?
판다스는 내장된 플로팅 방법을 이용하여(Matplotlib를 기반으로 하는) 다양한 데이터 시각화 기술을 제공하며, 일반적인 판다스 플롯 예시에는 다음이 포함됩니다:
- 선 그래프
- 막대 그래프
- 히스토그램
- 상자 그림
- 산점도
- 파이 차트
예를 들어, 간단한 선 그래프를 만들기 위해 plot() 메소드를 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
import pandas as pd
# Create a sample dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
# Create a line plot
df.plot()결론
판다스는 파이썬에서 데이터 조작 및 분석 과정을 간단하게 해주는 강력하고 유연한 라이브러리입니다. 이 가이드는 판다스 데이터프레임 작업의 기본을 다루며, 데이터프레임 생성, 파일에서 데이터 읽기, 결측값 처리, GroupBy 함수 사용, 수학적 연산 수행 및 데이터 시각화를 포함합니다. 이러한 도구를 사용하면 더 능숙한 데이터 과학자가 될 수 있습니다.
더 많은 판다스 튜토리얼: