[TIL, 일일 회고] 2024.11.06 - pandas란 무엇일까❓

개요

이전 프로젝트를 회고하면서 프로젝트에서 Pandas를 활용한 대용량 게임 데이터 효율적 처리했습니다.

 

본글에서는 Pandas에 대해서 정리하고자 합니다.

 

pandas란❓

Pandas는 파이썬에서 데이터 분석과 조작을 위한 핵심적인 라이브러리입니다.

 

특히 구조화된 데이터, 예를 들어 테이블 형태의 데이터를 쉽게 다룰 수 있도록 설계되었습니다. 데이터 처리와 분석 작업에서 매우 유용하게 사용되며, 데이터프레임(DataFrame)이라는 강력한 자료 구조를 통해 데이터를 효율적으로 조작할 수 있습니다.

주요 기능

1. 데이터 구조

• Pandas는 DataFrame과 Series라는 자료 구조를 제공하여, 엑셀의 스프레드시트와 유사한 형태로 데이터를 다룰 수 있습니다.

2. 데이터 로드 및 저장

• CSV, Excel, SQL, JSON 등 다양한 파일 형식에서 데이터를 불러오고 저장할 수 있습니다.

3. 데이터 정제

• 결측치 처리, 중복 데이터 제거, 열과 행 추가/삭제, 필터링 등 데이터 정제 작업이 간편합니다.

4. 데이터 조작

• 그룹화(groupby), 피벗 테이블, 조인(join) 등 다양한 데이터 조작 기능을 제공합니다.

5. 데이터 분석

• 다양한 수학적, 통계적 연산이 가능하며, 복잡한 분석도 코드 몇 줄로 수행할 수 있습니다.

pandas의 간단 예시

예를 들어, CSV 파일을 불러와 데이터프레임으로 저장하고 간단한 데이터 분석을 할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 로드
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 요약 정보 확인
print(df.describe())

 

---

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {
    'name': ['John', 'Anna', 'Peter'],
    'age': [28, 22, 35],
    'city': ['New York', 'Paris', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 기본적인 데이터 조작
df.head()           # 상위 5개 행 보기
df.describe()       # 기술 통계량 확인
df['age'].mean()    # 평균 나이 계산

 

Pandas를 사용해 이름, 나이, 도시 정보를 담은 데이터를 테이블 형태(DataFrame)로 만들고, 이를 통해 데이터 확인과 기본적인 통계 분석(평균, 기술통계량)을 수행하는 코드입니다.