Python Pandas 기초: 데이터 분석의 시작

Pandas란?

Pandas는 Python에서 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. 행과 열로 구성된 DataFrame과 Series 객체를 제공하여 엑셀이나 SQL과 유사한 방식으로 데이터를 다룰 수 있습니다.

Pandas는 데이터 분석 및 머신러닝에서 필수적인 라이브러리로, 데이터를 정리하고 변환하는 데 매우 유용합니다.

Pandas 설치하기

Pandas를 사용하려면 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하면 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

설치 후에는 다음과 같이 라이브러리를 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd

Pandas의 주요 데이터 구조

Pandas에는 크게 두 가지 핵심 데이터 구조가 있습니다.

1. Series: 1차원 데이터 구조 (엑셀의 한 열과 유사)
2. DataFrame: 2차원 데이터 구조 (엑셀의 표와 유사)

1. Series 생성하기

import pandas as pd

# 리스트로부터 Series 생성
data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data)
print(series)

출력 결과:

0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

2. DataFrame 생성하기

# 딕셔너리로부터 DataFrame 생성
data = {
    '이름': ['홍길동', '이순신', '강감찬'],
    '나이': [25, 35, 45],
    '도시': ['서울', '부산', '대구']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

출력 결과:

    이름  나이  도시
0  홍길동  25  서울
1  이순신  35  부산
2  강감찬  45  대구

기본적인 데이터 조작

1. 특정 열 선택

print(df['이름'])

2. 특정 행 선택

print(df.loc[1])  # 행 번호로 선택
print(df.iloc[1]) # 인덱스 위치로 선택

3. 데이터 필터링

print(df[df['나이'] > 30])

마무리

이번 포스팅에서는 Pandas의 기본 개념과 Series, DataFrame을 생성하는 방법을 알아보았습니다. 다음 포스팅에서는 데이터 불러오기 및 저장하기에 대해 다룰 예정이니 기대해주세요!