[문법] Pandas (외부 라이브러리)

 

파이썬에는 수 많은 외부 라이브러리가 있다.

그 중 많이 사용되는 것은 아래 10가지 정도가 있는데,(용도나 환경에 따라 다름) 

오늘은 Pandas와 자주 쓰이는 함수에 대해 알아보자

 

• NumPy: 과학적 계산을 위한 다차원 배열 지원 및 함수 라이브러리
• Pandas: 데이터 조작 및 분석을 위한 유연하고 빠른 데이터 구조 및 함수를 제공하는 라이브러리
• Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 풍부한 기능을 제공하는 라이브러리
• Scikit-learn: 기계 학습 및 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구 모음
• TensorFlow 및 PyTorch: 딥러닝 및 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리
• Flask 및 Django: 웹 개발을 위한 각각 경량 및 전체 스택 프레임워크
• Requests: HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하기 위한 사용하기 쉬운 라이브러리
• Beautiful Soup: 웹 스크래핑 및 데이터 추출을 위한 파싱 라이브러리
• SQLAlchemy: SQL 데이터베이스와 상호 작용하기 위한 유연하고 ORM (객체 관계 매핑) 라이브러리
• Keras: 딥러닝 모델을 쉽게 구축하고 실험할 수 있는 사용하기 쉬운 고수준 딥러닝 API

 

ㅇ 판다스 함수

1. read_csv() :  CSV 파일을 읽어 데이터프레임 형식으로 로드

df = pd.read_csv('file.csv')
print(df.head())

 

2. head() :  데이터프레임의 처음 일부를 반환하여 데이터를 빠르게 색인

print(df.head(10))  # 상위 10개의 행 출력

 

3. info() :  데이터프레임에 대한 요약 정보를 표시(데이터 타입, 열 개수, 비어 있지 않은 값의 수 등).

print(df.info())

 

4. describe() :  숫자 열의 기술 통계를 제공(평균, 표준편차, 최소값, 최대값 등).

print(df.describe())

 

5. value_counts() :  범주형 열의 각 고유 값의 빈도를 계산

print(df['column'].value_counts())

 

6. groupby() :  열 기준으로 데이터를 그룹화하고 그룹별 집계 연산을 수행

print(df.groupby('column').mean())

 

7. dropna() :  결측치를 포함하는 행이나 열을 제거

print(df.dropna())

 

8. fillna() :  결측치를 지정된 값으로 치환

print(df.fillna(0))

 

9. merge() :  두 개의 데이터프레임을 병합(데이터베이스의 조인과 유사).

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')

 

10. to_csv() :  데이터프레임을 CSV 파일로 내보냄

df.to_csv('output.csv', index=False)

 

11. loc() : 인덱스 라벨을 기반으로 행 또는 열을 선택하여 추출

print(df.loc['n:n(행)', '컬럼명'])

 

12. iloc() : 정수 위치를 기반으로 행 또는 열을 선택하여 추출

print(df.iloc[0, 1])

 

13. isnull() : 데이터프레임 또는 시리즈의 결측치를 불리언으로 표시

print(df.isnull())

 

14. notnull() : 데이터프레임 또는 시리즈의 결측치가 아닌 값을 불리언으로 표시

print(df.notnull())

 

15. to_dict() : 데이터프레임을 딕셔너리로 변환

print(df.to_dict())

 

16. rank() : 데이터프레임 또는 시리즈의 값을 순위로 변환

print(df.rank())

 

17. idxmin() : 최소값을 가진 인덱스 라벨을 반환

print(df['column'].idxmin())

 

18. idxmax() : 최대값을 가진 인덱스 라벨을 반환

print(df['column'].idxmax())

 

19. pd.cut() : 연속형 변수를 구간별로 나누어 범주형 변수로 변환

print(pd.cut(df['column'], bins=[0, 10, 20, 30], labels=['<10', '10-20', '20-30']))

 

 

※ 참조

pandas documentation — pandas 2.2.2 documentation (pydata.org)

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[pandas] 데이터프레임 딕셔너리로 변환하기, df.to_dict('records') by bskyvision.com

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[파이썬 pandas] 데이터의 순위를 구하는 rank() 함수 (tistory.com)

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[ Python ] Pandas idxmin , idxmax, pd.cut 함수 알아보기 (tistory.com)

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[Pandas] 데이터프레임 정렬하기(sort_index,sort_values) (tistory.com)

[Pandas] 데이터프레임 정렬하기(sort_index,sort_values)