Pandas를 활용한 데이터 분석 실습 가이드

데이터 분석의 세계에 입문하고 싶으신 분들에게, pandas 라이브러리를 활용한 데이터 분석 실습을 소개해 드리겠습니다. Pandas는 Python 언어로 작성된 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 도구입니다. 이 글에서는 pandas의 기본적인 사용법과 그 활용 예시, 그리고 실습을 통해 데이터 분석 능력을 기르는 방법을 설명하겠습니다.

Pandas 라이브러리 설치 및 초기 설정

먼저, pandas 라이브러리를 사용하기 위해 Python 환경이 필요합니다. 일반적으로 Anaconda와 같은 배포판을 통해 설치하는 것이 가장 쉽지만, pip를 사용하여 설치할 수도 있습니다. 아래의 명령어를 통해 pandas를 설치해 주세요.

pip install pandas

설치가 완료되면, Python 코드에서 pandas를 불러오는 코드를 작성합니다. 보통 pd라는 약어로 불러오는 것이 일반적입니다. 다음의 코드를 통해 pandas를 호출할 수 있습니다.

import pandas as pd

데이터셋 로드 및 탐색하기

이제 pandas를 사용하여 데이터를 불러오고 탐색해 보겠습니다. 예를 들어 Seaborn 라이브러리에 포함된 ‘tips’ 데이터셋을 사용하여 분석을 진행할 수 있습니다. 데이터셋을 로드하는 코드는 다음과 같습니다.

import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('tips')

이제 로드한 데이터프레임을 출력하여 내용을 확인할 수 있습니다.

print(data.head())

위의 코드를 실행하면 데이터의 첫 다섯 줄이 출력되어 데이터의 구조와 내용을 파악할 수 있습니다.

데이터 저장 및 불러오기

분석을 위한 데이터를 다룰 때, 로드한 데이터를 파일로 저장하는 것도 중요합니다. pandas에서 데이터를 CSV 파일로 저장하는 방법은 다음과 같습니다.

data.to_csv("tips_data.csv", index=False)

위의 코드에서 index=False는 인덱스 컬럼을 저장하지 않겠다는 의미입니다. 이제 저장한 파일을 불러올 때는 다음의 코드를 사용할 수 있습니다.

df = pd.read_csv("tips_data.csv", index_col=0)

이렇게 하면 저장한 데이터셋을 쉽게 불러와 사용할 수 있습니다. 데이터셋을 불러온 후에는 데이터의 개요를 확인하기 위해 df.info()를 실행하여 데이터의 메타 정보를 조회할 수 있습니다.

데이터 전처리 및 조작

데이터를 분석하기 전에 전처리 과정이 필요할 때가 많습니다. 특히 결측치 또는 중복된 데이터를 처리하는 것이 중요합니다. pandas에서는 다양한 메서드를 제공하여 이러한 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

• df.dropna(): 결측치가 포함된 행을 삭제합니다.
• df.drop_duplicates(): 중복된 행을 제거합니다.

이 외에도 데이터를 필터링하거나, 새로운 컬럼을 추가하는 등의 작업이 가능합니다.

기초적인 데이터 분석 실습

이제 기초적인 데이터 분석 작업을 통해 실습해 볼까요? 예를 들어, 특정 컬럼에 대한 통계량을 확인하고, 데이터를 그룹화하는 방법을 알아보겠습니다. 예를 들어, ‘tips’ 데이터셋을 활용하여 총 팁의 평균을 계산해볼 수 있습니다.

average_tip = data['tip'].mean()

또한, 다양한 방법으로 그룹화를 할 수 있는데, groupby() 메서드를 사용하여 특정 기준에 따라 데이터를 집계할 수 있습니다.

grouped_data = data.groupby('day')['total_bill'].mean()

이 코드는 요일별 평균 총 금액을 계산하여 반환합니다.

시각화로 인사이트 얻기

데이터를 분석한 후 이를 시각화하는 것은 매우 중요한 과정입니다. pandas는 Matplotlib 및 Seaborn과 함께 시각화 도구로 많이 활용됩니다. 예를 들어, seaborn의 sns.histplot 메서드를 사용하여 히스토그램을 그려볼 수 있습니다.

import seaborn as sns
sns.histplot(data['total_bill'], bins=30)

이 코드는 ‘total_bill’ 컬럼의 데이터를 30개의 구간으로 나누어 히스토그램을 그립니다. 시각화를 통해 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있습니다.

결론

Pandas는 데이터 분석에 필요한 다양한 기능을 제공하는 강력한 도구입니다. 데이터를 불러오고, 처리하고, 분석하며, 시각화하는 일련의 과정을 통해 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 글에서 다룬 내용을 바탕으로 여러분도 pandas를 활용하여 데이터 분석의 세계에 도전해 보시기 바랍니다. 실습을 통해 경험을 쌓고, 다양한 데이터셋으로 실습할수록 데이터 분석 능력은 더욱 향상될 것입니다.

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