Introduction to Data Engineering with Python

데이터 엔지니어링은 분석을 위해 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 프로세스입니다. 데이터의 품질과 형식이 분석에서 얻은 정확성과 통찰력에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 과학 워크플로에서 중요한 단계입니다. 광범위한 강력한 라이브러리를 갖춘 Python은 데이터 엔지니어링을 위한 이상적인 선택입니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 데이터 엔지니어링의 기본 사항을 살펴보고 데이터 엔지니어링 및 빅 데이터를 위한 몇 가지 인기 있는 라이브러리를 소개합니다.

Getting Started

Python을 사용한 데이터 엔지니어링의 세부 사항을 살펴보기 전에 먼저 데이터 엔지니어링의 중요성에 대해 논의해 보겠습니다. 데이터 엔지니어링은 분석을 위해 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 프로세스입니다. 여기에는 데이터 정리, 데이터 변환 및 데이터 로드와 같은 작업이 포함됩니다. 데이터의 품질과 형식이 분석에서 얻은 정확성과 통찰력에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 데이터 엔지니어링이 중요합니다. 데이터가 깨끗하고 올바른 형식인지 확인함으로써 데이터 엔지니어는 데이터를 분석할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.

데이터 엔지니어링을 위해 Python에서 사용할 수 있는 많은 라이브러리가 있지만 가장 인기 있는 라이브러리는 Pandas, PySpark 및 Dask입니다. 이 기사에서는 Python에서 데이터 엔지니어링 및 빅 데이터에 가장 널리 사용되는 라이브러리인 Pandas 및 PySpark를 사용합니다. 시작하려면 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 Pandas 및 PySpark를 설치해야 합니다.

 

pip install pandas pyspark

 

라이브러리가 설치되면 Python으로 데이터 엔지니어링을 탐색할 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 누락된 값 채우기, 데이터 병합 및 재구성, 중복 처리와 같은 데이터 정리 및 변환을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 Pandas를 사용하여 DataFrame에서 누락된 값을 채우는 예입니다.

 

data = data.fillna(data.mean())

 

그러면 해당 열에 있는 값의 평균으로 DataFrame의 누락된 값이 채워집니다.

PySpark

PySpark는 오픈 소스 빅 데이터 처리 프레임워크인 Apache Spark와 함께 작업하기 위한 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 데이터로 작업할 수 있습니다. PySpark는 Pandas와 유사한 DataFrame API를 제공하며 SQL 작업 및 기계 학습 알고리즘도 지원합니다. 다음은 PySpark를 사용하여 큰 CSV 파일을 읽고 처음 몇 행을 표시하는 예입니다.

 

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

data = spark.read.csv('large_data.csv', inferSchema=True, header=True)

data.show()

 

이것은 큰 CSV 파일을 읽고 PySpark DataFrame에 있는 데이터의 처음 몇 행을 표시합니다.

Conclusion

이 기사에서는 Python과 널리 사용되는 Pandas 및 PySpark 라이브러리를 사용한 데이터 엔지니어링의 기본 사항을 소개했습니다. Pandas는 테이블 형식의 데이터 작업을 쉽게 하고 데이터 정리 및 변환을 위한 다양한 기능을 제공합니다. PySpark를 사용하면 분산 컴퓨팅 환경에서 대량의 데이터로 작업할 수 있으며 SQL 작업 및 기계 학습 알고리즘을 지원합니다. Python과 이러한 강력한 라이브러리를 사용하면 데이터 엔지니어링 작업을 쉽게 수행하고 분석을 위해 데이터를 준비할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 분야는 상호 연관되어 있으며 둘 다 성공적인 데이터 프로젝트를 위해 필요하다는 점은 주목할 가치가 있습니다.