파이썬과 Pandas로 데이터 분석 기초

데이터 분석은 현대 사회에서 중요한 역할을 하고 있으며, Python 프로그래밍 언어는 이 분야에서 널리 사용되는 도구입니다. 그중에서도 Pandas는 데이터 분석과 조작에 특화된 강력한 라이브러리로, 데이터 과학자와 애널리스트들 사이에서 촉망받고 있습니다. 본 포스트에서는 Pandas를 활용한 데이터 분석의 기초에 대해 설명드리고, 몇 가지 실용적인 예제를 통해 그 사용법을 알아보겠습니다.

Pandas란 무엇인가요?

Pandas는 ‘Python Data Analysis Library’의 약자로, 데이터를 쉽게 분석하고 조작할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 복잡한 데이터 처리 과정을 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일이나 Excel 시트에서 데이터를 불러와서 정리하고 분석하는 작업이 한층 더 수월해집니다. 마치 엉킨 실타래를 풀듯이 데이터 정리를 체계적으로 할 수 있는 것이죠.

Pandas 설치 방법

Pandas를 시작하기 위해 먼저 설치해야 합니다. Python이 설치되어 있는 환경에서 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 아래의 명령어를 입력하면 설치가 진행됩니다:

pip install pandas

위 수행 후, Python 코드에서 다음과 같이 Pandas 라이브러리를 호출할 수 있습니다:

import pandas as pd

이제 다양한 데이터 분석 기능을 활용할 준비가 완료되었습니다.

Pandas의 데이터 구조 이해하기

Pandas에서 가장 중요한 두 가지 데이터 구조는 Series와 DataFrame입니다. 이 두 구조를 이해하는 것은 데이터 분석의 기초를 다지는 데 큰 도움이 됩니다.

Series란?

Series는 1차원 배열로써, 데이터와 인덱스가 쌍을 이루는 구조입니다. 예를 들어, 일주일 동안의 사과 판매량을 기록한 리스트를 Series로 만들 수 있습니다:

apple_sales = pd.Series([10, 15, 7, 13, 22], index=['월', '화', '수', '목', '금'])

위 코드를 실행하면 특정 요일의 사과 판매량에 쉽게 접근할 수 있습니다. 예를 들어, ‘수요일’의 판매량은 apple_sales['수']로 가져올 수 있습니다.

DataFrame의 특성

DataFrame은 2차원 구조로, 엑셀의 표와 유사하게 여러 개의 Series가 모여 구성됩니다. 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있어 복합적인 데이터 형태를 관리하기에 적합합니다. 예를 들어, 학생의 성적과 출석 정보를 관리하는 DataFrame은 다음과 같이 생성할 수 있습니다:

data = { '이름': ['철수', '영희', '민수', '수지'], '수학 점수': [90, 85, 78, 92], '출석률': [100, 85, 90, 95] }
df = pd.DataFrame(data)

이처럼 DataFrame을 사용하면 여러 형태의 데이터를 한눈에 볼 수 있어 편리합니다.

데이터 불러오기와 전처리

데이터 분석의 첫 번째 단계는 데이터를 불러오는 것입니다. Pandas는 CSV, Excel, 데이터베이스 등 다양한 형식의 데이터를 쉽게 로드할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일을 불러오는 방법은 다음과 같습니다:

data = pd.read_csv('data.csv')

이후 데이터 전처리 과정을 거쳐야 하는데, 이는 데이터에 결측치나 이상치가 없도록 정리하는 것을 의미합니다. 결측치를 확인하는 방법은 다음과 같습니다:

print(data.isnull().sum())

결측치가 있을 경우, 평균값이나 다른 방법으로 이를 대체해야 합니다. 예를 들어, 평균값으로 결측치를 대체하는 코드는 다음과 같습니다:

data.fillna(data.mean(), inplace=True)

이 과정을 통해 데이터는 분석에 적합한 형태로 정리됩니다.

Pandas의 데이터 조작 기능

Pandas는 다양한 데이터 조작 기능을 제공하여 데이터 분석을 매우 효율적으로 만들어 줍니다. 데이터 필터링, 그룹화, 통계 계산 등의 작업이 손쉽게 가능하죠.

데이터 필터링

데이터 필터링은 특정 조건에 맞는 데이터만 선택하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 특정 학생의 성적만 불러오고 싶다면 조건문을 활용할 수 있습니다.

데이터 그룹화

그룹화는 데이터의 특정 특성에 따라 집단을 나누는 작업입니다. 예를 들어, 학생 성적을 과목별로 그룹화하여 평균을 구하는 방식으로 사용할 수 있습니다.

grouped_data = df.groupby('과목').mean()

기초 통계량 계산

Pandas를 이용하면 각 변수의 기초 통계량을 쉽게 계산할 수 있습니다. describe() 함수를 사용하면 데이터프레임의 모든 열에 대한 기초 통계량을 얻을 수 있습니다.

statistics = df.describe()

마치며

Pandas는 데이터 분석을 위한 강력한 도구로, 그 기본적인 사용법을 이해하고 실습하면 데이터 분석의 기초를 다질 수 있습니다. Series와 DataFrame의 개념을 확실히 하고, 데이터 불러오기와 전처리, 조작 기능을 익히는 것은 데이터 분석을 진행하는 데 필수적입니다. Pandas를 통해 여러분도 손쉽게 데이터 분석의 세계로 들어갈 수 있기를 바랍니다.

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