파이썬에서 데이터 분석에 팬더를 사용하는 방법은 무엇입니까?

이 기사에서는 Python에서 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하는 것을 설명합니다. 팬더 기능을 사용한 데이터 수집, 탐색, 조작, 청소 및 시각화를 다룹니다. 효율적인 워크 플로에 대한 모범 사례도 논의됩니다.

파이썬에서 데이터 분석에 팬더를 사용하는 방법은 무엇입니까?

Pandas는 Numpy 위에 제작 된 강력한 Python 라이브러리로 고성능, 사용하기 쉬운 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공합니다. 파이썬의 많은 데이터 과학 워크 플로의 초석입니다. 데이터 분석을 위해 팬더를 효과적으로 사용하려면 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

1. 설치 : 팬더가 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 pip install pandas 입력하십시오.
2. 팬더 가져 오기 : 라이브러리를 가져 와서 파이썬 스크립트를 시작하십시오 : import pandas as pd . as pd 부분은 타이핑이 쉬운 이름을 단축하는 일반적인 규칙입니다.

3. 데이터 수집 : 팬더는 다양한 소스의 데이터를 읽는 데 탁월합니다. 일반적인 기능은 다음과 같습니다.

   • pd.read_csv('file.csv') : CSV 파일에서 데이터를 읽습니다.
   • pd.read_excel('file.xlsx') : Excel 파일에서 데이터를 읽습니다.
   • pd.read_json('file.json') : JSON 파일에서 데이터를 읽습니다.
   • pd.read_sql('query', connection) : SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽습니다.
   • pd.DataFrame(data) : 사전, 목록 목록 또는 numpy 배열에서 데이터 프레임을 만듭니다. 이는 처음부터 데이터 프레임을 작성하거나 기존 데이터 구조를 조작하는 데 유용합니다.

4. 데이터 탐색 : 데이터를로드 한 후 다음과 같은 기능을 사용하여 탐색하십시오.

   • .head() : 처음 몇 행을 표시합니다.
   • .tail() : 마지막 몇 행을 표시합니다.
   • .info() : 데이터 유형 및 NULL 값을 포함한 데이터 프레임 요약을 제공합니다.
   • .describe() : 수치 열에 대한 설명 통계 (Count, Mean, STD, Min, Max 등)를 생성합니다.
   • .shape : 데이터 프레임의 치수 (행, 열)를 반환합니다.
5. 데이터 조작 및 분석 : 팬더의 실제 힘이 들어오는 곳입니다. 다양한 기능 (다음 섹션에 자세히 설명)을 사용하여 데이터를 청소, 변환 및 분석합니다.
6. 데이터 시각화 (선택 사항) : Pandas는 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 시각화 라이브러리와 잘 통합되어 데이터 프레임에서 직접 플롯을 생성합니다.
7. 데이터 출력 : 마지막으로 .to_csv() , .to_excel() , .to_json() 등과 같은 함수를 사용하여 처리 된 데이터를 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다.

데이터 조작을위한 가장 일반적인 팬더 기능은 무엇입니까?

Pandas는 데이터 조작을위한 풍부한 기능 세트를 제공합니다. 다음은 가장 자주 사용되는 것 중 일부입니다.

• 선택 및 인덱싱 :

  • [] : 열 레이블 또는 부울 인덱싱을 사용한 기본 선택. df['column_name'] 단일 열을 선택합니다. df[boolean_condition] 조건에 따라 행을 선택합니다.
  • .loc[] : 레이블 기반 인덱싱. 라벨로 행과 열을 선택할 수 있습니다. df.loc[row_label, column_label]
  • .iloc[] : 정수 기반 인덱싱. 정수 위치별로 행과 열을 선택할 수 있습니다. df.iloc[row_index, column_index]

• 데이터 청소 :

  • .dropna() : 결 측값의 행이나 열을 제거합니다.
  • .fillna() : 지정된 값 또는 메소드 (예 : 평균, 중앙값)로 결 측값을 채 웁니다.
  • .replace() : 값을 다른 값으로 대체합니다.

• 데이터 변환 :

  • .apply() : 각 요소, 행 또는 열에 함수를 적용합니다.
  • .groupby() : 집계 또는 기타 작업을위한 하나 이상의 열을 기반으로 한 그룹 데이터.
  • .pivot_table() : 데이터를 요약하기위한 피벗 테이블을 만듭니다.
  • .sort_values() : 하나 이상의 열을 기반으로 데이터 프레임을 정렬합니다.
  • .merge() : 공통 열을 기반으로 데이터 프레임에 가입합니다.
  • .concat() : 데이터 프레임을 수직 또는 수평으로 연결합니다.

• 데이터 집계 :

  • .sum() , .mean() , .max() , .min() , .count() , .std() 등 : 집계 통계를 계산합니다.

팬더를 사용하여 효율적으로 청소하고 데이터를 준비하려면 어떻게해야합니까?

효율적인 데이터 정리 및 팬더를 사용한 준비에는 체계적인 접근 방식이 포함됩니다.

1. 결 측값 처리 : .isnull().sum() 사용하여 결 측값을 식별하여 각 열에 얼마나 많은지 확인하십시오. 누락 된 데이터 ( .dropna() )로 행을 제거할지 결정하거나 적절한 값 ( .fillna() -평균, 중앙값, 모드 또는 상수)로 채우거나보다 정교한 대치 기술 (예 : Scikit-Learn의 임파기 사용)을 사용하십시오.
2. 데이터 유형 변환 : 열에 올바른 데이터 유형이 있는지 확인합니다. .astype() 사용하여 데이터 유형을 변환합니다 (예 : 문자열을 숫자로, 날짜 날짜로 DateTime 객체). 잘못된 데이터 유형은 분석을 방해 할 수 있습니다.
3. 이상치 감지 및 취급 : 박스 플롯, 산점도 또는 통계적 방법 (예 : IQR)을 사용하여 이상치를 식별합니다. 제거할지 여부를 결정하거나 변환 (예 : 로그 변환) 또는 캡을 할 것인지 결정하십시오.
4. 데이터 변환 : 필요한 경우 숫자 기능을 표준화하거나 정상화합니다 (Scikit-Learn의 StandardScaler 또는 MinMaxScaler 사용). 이것은 많은 기계 학습 알고리즘에 중요합니다.
5. 데이터 중복 제거 : .drop_duplicates() 사용하여 중복 행을 제거하십시오.
6. 기능 엔지니어링 : 분석 또는 모델 성능을 향상시킬 수있는 경우 기존 기능으로부터 새로운 기능을 만듭니다. 여기에는 열을 결합하거나 비율 생성 또는 문자열에서 정보 추출이 포함될 수 있습니다.
7. 데이터 일관성 : 데이터 표현의 일관성을 보장합니다 (예 : 날짜 형식 표준화, 범주 형 변수의 불일치를 해결).
8. 정규 표현식 : 정규 표현식 ( re 모듈 포함)을 사용하여 텍스트 데이터에서 정보를 정리하고 추출하십시오.

데이터 분석 워크 플로우를 개선하기 위해 팬더를 사용하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

팬더 워크 플로를 개선하려면 이러한 모범 사례를 고려하십시오.

1. 의미있는 변수 이름을 사용하십시오 : 가독성을 향상시키기 위해 데이터 프레임 및 열에 대한 명확하고 설명적인 이름을 선택하십시오.
2. 체인 작업 : 팬더는보다 간결하고 효율적인 코드를 위해 여러 작업을 함께 체인 할 수 있습니다.
3. 벡터화 된 작업 사용 : 가능할 때마다 명시적인 루프를 피하십시오. 팬더는 벡터화 된 작업에 최적화되어 있으며, 이는 훨씬 빠릅니다.
4. 메모리 관리 : 매우 큰 데이터 세트의 경우 pd.read_csv() 의 chunksize 와 같은 기술을 사용하여 작은 청크의 데이터를 읽거나 Core 외 계산을 위해 Dask 또는 VAEX와 같은 라이브러리를 탐색하는 것을 고려하십시오.
5. 프로파일 링 : 프로파일 링 도구를 사용하여 코드에서 병목 현상을 식별합니다. 이것은 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.
6. 문서 : 데이터 정리 및 변환 단계를 설명하기 위해 코드에 명확하고 간결한 의견을 작성하십시오.
7. 버전 제어 : GIT 또는 유사한 버전 제어 시스템을 사용하여 코드 및 데이터의 변경 사항을 추적합니다.
8. 테스트 : 코드가 신뢰할 수 있고 일관된 결과를 생성하기 위해 단위 테스트를 작성하십시오.
9. 코드 모듈화 : 큰 작업을 더 작은 재사용 가능한 기능으로 분류하십시오.
10. 팬더의 내장 기능 탐색 : 사용자 정의 기능을 작성하기 전에 팬더가 이미 작업을 수행하는 기능을 제공하는지 확인하십시오. 팬더는 매우 기능이 풍부하며 내장 기능을 사용하는 것이 종종 더 효율적이고 유지 관리 가능합니다.

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