[Python]파이썬으로 데이터 분석 및 시각화하기: pandas, numpy, matplotlib, seaborn 활용법-pandas편

안녕하십니까 집공이입니다.

 

저번 포스팅에서 라이브러리에 대해서 개념적인 부분들을 배웠습니다. 

 

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

 

그래서 실습을 해보려 합니다. 라이브러리는 다양한 기능을 제공하므로 실습을 통해 익혀보는 것이 좋습니다. 

 

 

1. pandas

 

제일 처음 pandas를 활용한 실습을 해보겠습니다.

 

가장 먼저 해야 할 일은 pandas 라이브러리를 설치하는 것입니다.

 

파이썬을 사용하는 환경에 따라 설치 방법이 다를 수 있습니다.

 

예를 들어 Anaconda를 사용한다면 이미 pandas가 설치되어 있을 것입니다.

 

그렇지 않은 경우 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. 아래 명령어를 사용하여 pandas를 설치할 수 있습니다.

 

cmd에서 아 문장을 치시면 됩니다.

pip install pandas

 

 

 

이제 pandas를 사용하여 간단한 데이터를 다루는 예제를 살펴보겠습니다.

 

다음과 같은 데이터가 있다고 가정해 봅시다.

name,age,gender
Alice,25,Female
Bob,30,Male
Charlie,35,Male

 

이 데이터를 pandas의 DataFrame으로 변환하여 다루어보겠습니다.

 

다음 코드를 실행해보세요.

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'gender': ['Female', 'Male', 'Male']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

 

위 코드에서는 딕셔너리를 사용하여 데이터를 정의하고, 이를 pandas의 DataFrame으로 변환합니다.

 

변환한 데이터프레임을 출력해보면 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다.

       name  age  gender
0     Alice   25  Female
1       Bob   30    Male
2  Charlie   35    Male

 

데이터프레임에서는 각각의 열(column)을 Series 객체로 다룰 수 있습니다.

 

예를 들어 'name' 열을 다음과 같이 출력할 수 있습니다.

 

print(df['name'])

 

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

0       Alice
1         Bob
2    Charlie
Name: name, dtype: object

 

데이터프레임에서는 여러 가지 연산을 수행할 수 있습니다.

 

예를 들어 나이가 30세 이상인 사람들의 데이터만 추출해보겠습니다.

result = df[df['age'] >= 30]
print(result)

 

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

       name  age gender
1       Bob   30   Male
2  Charlie   35   Male

 

이처럼 pandas는 데이터를 다양한 방식으로 다룰 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.

 

실습을 통해 pandas를 익혀보세요 

 

어떠신가요? 좀 감이 오시나요? 라이브러리에서는 다양한 기능들을 간편하게 제공하기에 별 무리없을거라고 생각됩니다.

 

여러 라이브러리를 한번에 포스팅하려 했는데 생각보다 길어져서 나눠서 포스팅 하겠습니다.

 

감사합니다.