Python을 이용한 데이터 분석은 대화식 인터페이스를 제공하고 데이터를 처리하고 시각화하기 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공해줍니다. 이러한 기능들을 활용하면 데이터 전처리, 분석, 시각화를 쉽게 할 수 있어 데이터 분석의 생산성을 높일 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Python 데이터 분석에 대하여 다뤄보겠습니다.

- 목차 -

1. Python 데이터 분석을 위한 환경 설정

Python을 이용한 데이터 분석을 시작하기 전에 Python을 설치해야합니다. 또한 데이터 분석을 위한 도구와 라이브러리를 설치해야합니다.

Anaconda 설치

Anaconda는 Python을 이용한 과학/수학 계산을 위한 무료 패키지입니다. Anaconda를 설치하면 Jupyter Notebook을 비롯한 다양한 도구와 라이브러리를 함께 설치할 수 있습니다.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook은 대화식으로 코드를 쓰고 실행하는 것을 가능하게 해주는 웹 응용 프로그램입니다. Jupyter Notebook을 사용하면 Markdown 셀을 이용해 문서화와 코드 실행을 동시에 할 수 있습니다.

Pandas

Pandas는 파이썬으로 데이터를 다루기 위한 필수적인 라이브러리입니다. Pandas는 데이터를 조작하고 분석하고 정리하는 데 사용됩니다.

Matplotlib

Matplotlib는 파이썬에서 데이터 시각화를 위해 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. Matplotlib을 사용하면 그래프를 그릴 수 있습니다.

2. 데이터 불러오기 및 전처리

데이터 분석을 시작하기 위해 먼저 데이터를 불러와야합니다. Pandas를 이용하면 CSV, Excel, SQL 등 다양한 데이터 파일을 불러올 수 있습니다.

Pandas의 데이터프레임은 2차원 테이블이므로 열과 행을 인덱싱할 수 있습니다. 또한 열과 행을 선택, 추가, 삭제할 수 있습니다.

3. 데이터 시각화

데이터를 시각화하면 데이터의 패턴을 파악할 수 있습니다. Matplotlib을 이용하면 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.

Matplotlib에서 가장 많이 사용되는 그래프는 선 그래프, 산점도, 히스토그램입니다.

4. 데이터 분석

Pandas를 이용해 데이터를 불러온 후 전처리를 완료했다면, 이제 데이터를 분석할 차례입니다.

Pandas를 사용하면 데이터를 그룹화하고 집계할 수 있습니다. 또한 pivoting, merging, stacking 등 다양한 방법으로 데이터를 조작할 수 있습니다.

5. 예제

이제 Python을 이용한 데이터 분석에 대한 예제를 살펴보겠습니다. 예제 데이터는 신용카드 사용 데이터입니다.

“`python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

데이터 불러오기

df = pd.read_csv(‘creditcard.csv’)

데이터 프레임 출력하기

print(df.head())

시간과 금액 컬럼 데이터 분포 그래프

fig, ax = plt.subplots()
df.plot(kind=’scatter’, x=’Time’, y=’Amount’, ax=ax, alpha=0.5)
plt.show()

class 별 금액 평균

agg_df = df.groupby(‘Class’)[‘Amount’].mean()
print(agg_df)
“`

이 예제 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

신용카드 사용 데이터를 불러온다.
데이터 프레임의 첫 5개 행을 출력한다.
시간과 금액 컬럼 데이터 분포 그래프를 그린다.
class 별 금액 평균을 출력한다.

결론

Python 데이터 분석은 데이터를 다루기 위한 필수적인 라이브러리와 도구를 제공합니다. Pandas와 Matplotlib은 데이터 분석과 시각화를 위한 대표적인 라이브러리입니다. 이러한 라이브러리를 이용하면 데이터 전처리, 분석, 시각화를 쉽게 할 수 있어 생산성을 높일 수 있습니다. 다음에는 머신러닝을 이용한 데이터 분석에 대해 다뤄보겠습니다.