파이썬(Python) 데이터 처리 입문

파이썬(Python) 데이터 처리 입문

• 파이썬 데이터 처리는 데이터 분석, 정리, 시각화 등 다양한 작업을 효율적으로 수행하는 데 사용됩니다.
• 주요 라이브러리와 함께 처리 단계를 간략히 설명드리겠습니다.

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1. 데이터 읽기

• 데이터는 CSV, Excel, SQL, JSON 등 다양한 소스에서 로드할 수 있습니다.

• pandas : 데이터 프레임 형태로 데이터를 다루는 라이브러리.

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv('data.csv')  # CSV 파일 로드
  

• openpyxl : Excel 데이터 로드.

    df = pd.read_excel('data.xlsx')
  

• sqlite3 : SQL 데이터베이스 연동.

    import sqlite3
    conn = sqlite3.connect('data.db')
    df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn)
  

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2. 데이터 탐색 및 정리

• 로드된 데이터를 탐색하고, 결측치 또는 이상치를 처리합니다.

• 데이터 탐색:

    print(df.head())  # 상위 5개 행 출력
    print(df.info())  # 데이터 정보 확인
    print(df.describe())  # 통계 요약
  

• 결측치(Missing Value) 처리:

  • 결측치: 데이터 수집 과정에서 누락되거나 기록되지 않은 값

    df.fillna(0, inplace=True)  # 결측값을 0으로 채우기
    df.dropna(inplace=True)  # 결측값 포함 행 삭제
  

• 데이터 타입 변경:

    df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)  # 데이터 타입 변환
  

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3. 데이터 변환

• 데이터를 분석 또는 모델링하기 쉽게 가공합니다.

• 열 추가 및 수정:

    df['new_column'] = df['existing_column'] * 2  # 열 값 수정
  

• 그룹화 및 요약:

    grouped = df.groupby('category_column').mean()  # 카테고리별 평균
  

• 필터링 및 슬라이싱:

    filtered = df[df['value_column'] > 10]  # 조건에 맞는 데이터 필터링
  

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4. 데이터 시각화

• 시각화를 통해 데이터를 이해하고 통찰을 얻습니다.

• matplotlib : 데이터 시각화를 위해 그래프와 차트 라이브러리

    import matplotlib.pyplot as plt
    df['value_column'].plot(kind='line')  # 선 그래프
    plt.show()
  

• seaborn : 통계적 데이터 시각화 라이브러리

   import seaborn as sns
   sns.barplot(x='category_column', y='value_column', data=df)  # 막대 그래프
   plt.show()
  

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5. 고급 처리

• 머신러닝, 시계열 분석, 최적화 등의 작업도 수행 가능합니다.

• scikit-learn : 머신러닝 모델 구축.

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
  

• statsmodels : 통계적 분석.

    import statsmodels.api as sm
    model = sm.OLS(y, X).fit()
    print(model.summary())
  

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• 이 외에도 파이썬 데이터 처리를 위한 다양한 라이브러리와 도구가 있어 유연하고 강력하게 작업할 수 있습니다.

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