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데이터 분석가가 꼭 알아야 할 판다스 필수 함수 7선 🐼📊
데이터 분석에 있어 판다스(Pandas)는 필수적인 도구입니다. 많은 데이터 분석가가 특정한 함수들을 사용하여 데이터를 조작하고 분석하지요. 이번에는 판다스의 필수 함수 7가지를 다루어 보겠습니다. 이 함수들을 마스터하면 데이터 처리 과정이 한층 수월해질 거예요! 🧰✨
⭐ 판다스(Pandas)란?
판다스는 파이썬(Python)에서 데이터를 조작하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 주로 데이터 프레임(DataFrame) 형태로 데이터를 다루며, 사용자에게 직관적인 데이터 분석 경험을 제공합니다. 이제 본격적으로 필수 함수들을 살펴볼게요! 👩💻🔍
1. 데이터 읽기: read_csv() 📥
- 기능: CSV 파일로부터 데이터를 읽어옵니다.
- 사용법:
python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('파일명.csv') - 주요 옵션:
header: Column 이름의 위치 지정.sep: 구분자 지정 (기본값은 쉼표).
✅ CSV 파일 불러오기 체크리스트
- 파일 경로 확인하기
- 데이터 올바르게 불러왔는지 확인하기
- 데이터 프레임의 구조 확인하기 (
df.head())
2. 데이터 살펴보기: head()와 info() 📋
- 기능: 데이터의 앞부분을 미리 보기하고, 데이터 타입과 메모리 사용량을 확인합니다.
- 사용법:
python
df.head() # 상위 5개 행 출력
df.info() # DataFrame 정보 출력
✅ 데이터 살펴보기 체크리스트
- 데이터 형태와 타입 확인하기
- 결측치 확인하기 (NaN값)
3. 데이터 필터링: loc[]와 iloc[] 🔍
- 기능: 데이터 프레임에서 특정 조건에 맞는 데이터를Filtering할 수 있습니다.
- 사용법:
pythondf_filtered = df.loc[df['칼럼명'] > 값]df_row_col = df.iloc[행번호, 열번호] - 위치 기반 인덱싱
- 조건 필터링
✅ 데이터 필터링 체크리스트
- 조건 정확히 설정하기
- 원하는 데이터가 잘 선택되었는지 확인하기
4. 데이터 정리: drop() 및 fillna() 📏
- 기능: 필요 없는 데이터를 제거하고, 결측값을 채워줍니다.
- 사용법:
python
df_dropped = df.drop('칼럼명', axis=1) # 칼럼 삭제 - df_filled = df.fillna(0) # 결측값을 0으로 채우기
✅ 데이터 정리 체크리스트
- 삭제할 데이터 명확히 결정하기
- 결측치를 적절하게 해결했는지 확인하기
5. 데이터 그룹화: groupby() 🎚️
- 기능: 특정 칼럼을 기준으로 데이터를 그룹화하여 집계 작업을 할 수 있습니다.
- 사용법:
python
df_grouped = df.groupby('칼럼명').mean() # 평균값 계산
✅ 데이터 그룹화 체크리스트
- 어떤 요소로 그룹화를 할지 결정하기
- 집계 방법에 대해 고민하기 (mean, sum 등)
6. 데이터 결합: merge() 🔗
- 기능: 두 개 이상의 데이터프레임을 결합하는 데 사용합니다.
- 사용법:
python
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='키값', how='inner') # inner join 방식
✅ 데이터 결합 체크리스트
- 결합 할 데이터프레임 준비하기
- 메인 키확인하기
7. 데이터 시각화: plot() 📈
- 기능: 데이터의 시각화를 쉽게 할 수 있습니다.
- 사용법:
python
df['칼럼명'].plot(kind='bar') # 막대 그래프 시각화
✅ 데이터 시각화 체크리스트
- 나타내고 싶은 데이터 명확히 결정하기
- 그래프 유형 선택하기
🗝️ 결론: 데이터 분석의 첫걸음!
이제 판다스의 필수 함수 7가지를 소개해드렸습니다. 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위해서는 이 함수들을 잘 활용하는 것이 중요합니다. 또한, 여러분의 데이터 분석 스킬을 더욱 발전시키기 위해서는 다양한 프로젝트에 적용해 보는 것도 좋은 방법입니다! 🔍🌟
🔜 다음 단계 제안
- 📚 온라인 강의 수강하기
- 💡 데이터 분석 프로젝트 시작하기
- 🧑🤝🧑 데이터 커뮤니티에 참여하기
이 글을 통해 판다스를 더 잘 이해하고 활용할 수 있기를 바랍니다. 데이터 분석의 세계에 즐겁게 탐험해 보세요! 🎉💻
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