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공부/판다스(Pandas)

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Pandas 기능(병합, 데이터 변형, 시간 데이터 처리) Pandas는 데이터를 처리하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 기본적인 데이터 조작 외에도, 고급 기능을 통해 더 복잡하고 효율적인 작업을 수행할 수 있습니다. 이 글에서는 Pandas의 고급 기능 중에서도 병합 및 조인, 데이터 변형, 시간 데이터 처리에 대해 자세히 설명하겠습니다.1. 병합 및 조인 (Merge, Join)데이터 분석 작업을 할 때, 여러 개의 데이터셋을 병합하여 사용할 필요가 종종 있습니다. Pandas는 SQL에서 사용하는 JOIN과 유사한 방식으로 두 개 이상의 데이터셋을 병합할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.병합 (Merge)merge() 함수는 공통된 열 또는 인덱스를 기준으로 두 데이터 프레임을 병합하는 데 사용됩니다. 기본적으로는 교집합 방식(inner join..
Pandas와 함께 사용하면 좋은 라이브러리(NumPy, Matplotlib, Seaborn) 0. 들어가면서데이터 분석과 처리를 위해 Python 생태계에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나가 Pandas입니다. Pandas는 데이터 프레임 구조를 사용하여 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있도록 해줍니다. 하지만 데이터 분석 과정에서 Pandas만으로는 부족한 부분이 있기 때문에, 다른 라이브러리들과의 통합 사용이 중요합니다. 이 글에서는 Pandas와 함께 자주 사용되는 세 가지 라이브러리인 NumPy, Matplotlib, Seaborn에 대해 다루고, 각 라이브러리와 Pandas의 통합 사용을 설명하는 코드 예시와 함께 그 코드가 어떻게 작동하는지 설명하겠습니다.1. NumPy: 효율적인 수치 연산NumPy는 다차원 배열 객체인 ndarray를 사용하여 대규모의 수치 데이터를 효율적..
상관관계 분석의 다양한 방법/데이터 간의 관계를 이해하는 기법들 데이터 분석에서 상관관계(Correlation)는 두 변수 간의 관계를 이해하는 중요한 도구입니다. 상관관계는 두 데이터가 얼마나 함께 변하는지, 즉 하나의 값이 변할 때 다른 값이 어떻게 변하는지를 파악하는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 상관관계 분석의 수학적 원리와 다양한 분석 기법을 쉽게 설명하고, 예제를 통해 그 결과를 확인해보겠습니다.상관관계란?상관관계는 두 변수 간의 선형적인 관계를 측정합니다. 예를 들어, 매출과 광고비 간의 상관관계를 계산하면 광고비가 늘어날 때 매출도 함께 늘어나는지 확인할 수 있습니다. 상관관계는 -1에서 1 사이의 값을 가집니다:1: 두 변수는 완벽한 양의 상관관계를 가짐 (하나가 증가할 때 다른 하나도 증가)0: 두 변수는 상관관계가 없음 (한 변수가 증가하더라도..
Pandas로 배우는 시계열 데이터 분석/날짜 및 시간 핸들링과 리샘플링 기법 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터를 말합니다. 예를 들어, 주식 가격 변동, 일별 매출 데이터, 기후 변화 데이터 등이 이에 해당합니다. Pandas는 이러한 시계열 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Pandas의 강력한 기능인 pd.to_datetime()과 resample() 함수를 사용해 시계열 데이터를 다루는 방법을 소개하겠습니다. 이 과정을 통해 날짜/시간 데이터를 효과적으로 처리하고, 주기별로 데이터를 요약하는 방법을 배우게 됩니다 .1. 날짜/시간 데이터 핸들링먼저, 데이터를 분석하기 전에 날짜나 시간을 정확히 다루는 것이 중요합니다. Pandas에서는 pd.to_datetime() 함수를 사용하여 문자열로 된 날짜 데이터를 ..
Pandas로 배우는 기본 통계 함수와 심화 분석 함수 활용법 데이터를 분석할 때, 그 데이터의 주요 특징을 파악하는 것이 매우 중요합니다. 특히, 평균이나 합계와 같은 기본 통계 값은 데이터를 요약하는 데 큰 도움을 줍니다. Pandas는 이러한 통계값을 쉽게 구할 수 있도록 다양한 함수들을 제공하며, 심화 통계 분석도 간단하게 처리할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 사용해 기본 통계 함수와 더불어, 분산과 표준편차 같은 심화 통계 함수를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.1. 기본 통계 함수Pandas는 평균, 합계, 개수, 최대값, 최소값 등의 기본적인 통계 함수를 제공합니다. 이 함수들은 데이터를 쉽게 요약하는 데 자주 사용됩니다. 아래에서 각각의 함수를 하나씩 알아보겠습니다.1.1 평균 구하기: mean() 함수mean() 함수는 데이터..
Pandas로 배우는 피벗 테이블과 교차 테이블/ 데이터 요약 및 관계 분석 데이터 분석을 할 때, 데이터를 한눈에 보기 쉽게 정리하고 다양한 시각에서 분석하는 것은 매우 중요합니다. Pandas의 피벗 테이블과 교차 테이블 기능은 데이터를 효율적으로 요약하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 pivot_table() 함수를 사용해 데이터를 요약하는 방법과 crosstab()을 사용해 범주형 데이터 간의 관계를 분석하는 방법을 설명하겠습니다 .1. 피벗 테이블 (Pivot Table)피벗 테이블은 데이터를 특정 기준으로 묶어서 요약할 수 있는 기능입니다. 주로 엑셀에서 많이 사용되며, Pandas에서도 pivot_table() 함수를 사용해 더욱 유연하게 활용할 수 있습니다.1.1 pivot_table() 함수 소개피벗 테이블을 사용하면 데이터를 정리된 형태로 ..
Pandas로 배우는 데이터 그룹화와 집계/효율적인 데이터 분석 방법 데이터 분석을 할 때, 데이터를 정리하고 요약하는 것이 매우 중요합니다. 특히 Pandas의 groupby() 함수는 데이터를 특정 기준으로 나누고 요약하는 데 유용합니다. 이 글에서는 데이터를 그룹화하고 다양한 통계값을 계산하는 방법을 쉽게 설명하겠습니다.1. 데이터 그룹화 (Groupby)groupby() 함수는 데이터를 특정 열의 값을 기준으로 묶은 후, 그 그룹별로 통계 계산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 판매 데이터를 카테고리별로 묶어서 각 카테고리의 매출 평균을 계산할 수 있습니다 .1.1 groupby() 함수란?groupby()는 데이터프레임에서 특정 열의 값을 기준으로 데이터를 그룹으로 묶어주는 함수입니다. 기본적으로 이 함수는 데이터를 "그룹"으로 나누고, 이 그룹에 대해 집..
Pandas로 배우는 데이터 전처리(정렬, 필터링, 중복 처리, 변환과 치환) 데이터 분석에서 데이터 전처리는 필수적인 단계입니다. 잘 전처리된 데이터는 분석의 신뢰도를 높이고, 더 나아가 올바른 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. Pandas는 이러한 전처리 과정을 쉽게 도와주는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 정렬, 필터링, 중복 처리, 그리고 데이터 변환과 치환에 대해 다루겠습니다. 1. 데이터 정렬 및 필터링1.1 데이터 정렬데이터를 특정 열을 기준으로 정렬하면 패턴을 파악하거나 데이터를 깔끔하게 정리하는 데 큰 도움이 됩니다. Pandas의 sort_values() 메서드를 사용하여 데이터를 정렬할 수 있습니다.import pandas as pd# 샘플 데이터 생성data = { 'id': [1, 2, 2, 3, 4], 'price': [..

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