Introduction to Data Analysis with Python

데이터 분석은 데이터를 기반으로 이해하고 의사 결정을 내리는 데 필수적인 부분입니다. 통찰력과 패턴을 발견하기 위해 데이터를 정리, 변환 및 모델링하는 작업이 포함됩니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 분석을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 분석의 기본 사항을 살펴보고 데이터 분석을 위해 널리 사용되는 몇 가지 라이브러리를 소개합니다.

Getting Started

Python을 사용한 데이터 분석의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 분석의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 분석은 데이터를 사용하여 통찰력을 얻고 결정을 내리는 과정입니다. 여기에는 데이터를 정리하고 변환하는 것은 물론 데이터를 모델링하고 시각화하여 패턴과 경향을 발견하는 작업이 포함됩니다. 데이터를 이해함으로써 정보에 입각한 결정을 내리고 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

데이터 분석을 위해 Python에서 사용할 수 있는 많은 라이브러리가 있지만 가장 인기 있는 라이브러리는 Pandas, NumPy 및 Scikit-learn입니다. 이 기사에서는 Python에서 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 라이브러리인 Pandas와 NumPy를 사용합니다. 시작하려면 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 Pandas 및 NumPy를 설치해야 합니다.

 

pip install pandas numpy

 

라이브러리가 설치되면 데이터 분석을 시작할 준비가 된 것입니다.

Pandas

Pandas는 Python에서 데이터 작업을 위한 강력한 라이브러리입니다. 스프레드시트와 유사한 DataFrame 개체를 제공하며 표 형식으로 데이터를 사용할 수 있습니다. Pandas를 사용하면 데이터를 쉽게 로드, 조작 및 분석할 수 있습니다. 또한 평균, 중앙값 및 표준편차와 같은 데이터 요약을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

다음은 Pandas DataFrame에 데이터 세트를 로드하고 처음 몇 행을 표시하는 예입니다.

 

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

 

그러면 지정된 CSV 파일의 데이터가 DataFrame으로 로드되고 데이터의 처음 몇 행이 인쇄됩니다. Pandas 함수를 사용하여 DataFrame의 데이터를 쉽게 조작할 수도 있습니다. 예를 들어 특정 데이터 열을 선택할 수 있습니다.

 

data = data[['column1', 'column2']]

 

특정 조건에 따라 데이터를 필터링할 수도 있습니다.

 

data = data[data['column1'] > 5]

 

이는 데이터 작업을 위해 Pandas에서 사용할 수 있는 많은 기능의 몇 가지 예일 뿐입니다.

NumPy

NumPy는 Python에서 숫자 데이터 작업을 위한 라이브러리입니다. 광범위한 수학적 함수를 제공하며 데이터 배열에서 수학적 연산을 수행할 수 있습니다. NumPy는 특히 과학 및 엔지니어링 응용 프로그램과 같이 많은 양의 숫자 데이터로 작업하는 데 유용합니다.

다음은 NumPy를 사용하여 데이터 배열의 평균을 계산하는 예입니다.

 

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mean = np.mean(data)

 

그러면 배열에 있는 데이터의 평균이 계산됩니다. NumPy는 또한 표준 편차 및 선형 대수 함수와 같은 광범위한 기타 수학 함수를 제공합니다.

Conclusion

이 기사에서는 Python과 널리 사용되는 Pandas 및 NumPy 라이브러리를 사용한 데이터 분석의 기본 사항을 소개했습니다. Pandas는 테이블 형식의 데이터 작업을 쉽게 하고 데이터 요약 및 조작을 위한 다양한 기능을 제공합니다. NumPy를 사용하면 데이터 배열에 대해 수학적 연산을 수행할 수 있으므로 많은 양의 숫자 데이터 작업에 이상적입니다. Python과 이러한 강력한 라이브러리를 사용하면 데이터 분석을 쉽게 수행하고 데이터에서 인사이트를 발견할 수 있습니다.