[Python]파이썬을 활용한 데이터 분석 라이브러리: pandas, numpy, matplotlib, seaborn

안녕하십니까 집공이입니다.

 

오늘은 파이썬에 자주 쓰이는 라이브러리에 대해서 개념적인것만 알려드리려 합니다.

 

데이터 분석 라이브러리는 데이터를 수집, 정제, 처리 및 시각화하는데 필요한 다양한 기능들을 제공합니다.

 

파이썬에서는 pandas, NumPy, matplotlib, seaborn 등의 라이브러리들이 자주 사용됩니다.

 

- 파이썬 라이브러리

1. pandas

pandas는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. pandas는 데이터를 다루는데 유용한 다양한 기능들을 제공합니다. 예를 들어, 데이터를 불러오거나 저장하거나 처리하는데 사용되는 다양한 함수들을 제공하며, 행과 열을 다루는데 특화된 데이터 프레임이라는 자료형도 제공합니다. 또한, pandas는 결측치 처리, 데이터 그룹화, 피벗테이블 등 다양한 데이터 분석 기능을 제공합니다.

 

2. NumPy

NumPy는 숫자 데이터를 다루는데 특화된 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 행렬 계산이나 선형대수 연산 등에 사용됩니다. NumPy는 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하며, 이 객체를 사용하면 효율적인 수치 계산이 가능합니다. NumPy는 파이썬에서 배열 계산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 만들어져 있습니다.

 

3. matplotlib

matplotlib는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 그래프 그리기 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리는 다양한 그래프 유형을 지원하며, 사용자가 원하는 대부분의 그래프를 그릴 수 있습니다. matplotlib은 다른 라이브러리와 함께 사용하여 데이터 분석 결과를 시각화하는데 매우 유용합니다. 또한, matplotlib은 다양한 스타일을 제공하며, 그래프를 커스터마이징할 수 있는 다양한 기능들을 제공합니다.

 

4. seaborn

seaborn은 matplotlib 라이브러리를 기반으로 만들어진 데이터 시각화 라이브러리로, matplotlib보다 더 다양한 시각화 기능을 제공합니다. seaborn은 간단한 명령어로 색상, 스타일, 범주 등을 조절할 수 있어서, matplotlib보다 시각화를 더 쉽게 구현할 수 있습니다. seaborn은 주로 통계 분석에 활용되며, 데이터 분포, 관계, 분류 등 다양한 측면에서 데이터를 시각화할 수 있습니다.

 

 

이러한 데이터 분석 라이브러리들은 다양한 기능을 제공하므로 데이터 분석을 위해서는 이러한 라이브러리들을 숙지하고 익히는 것이 필수적입니다.

 

이렇게 간단하게(?) 개념적인 부분을 숙지하고 다음은 각 라이브러리들을 실습해보는 시간을 가지겠습니다.

 

감사합니다.