[Python] Pandas 01 - Pandas란?

Pandas는 파이썬에서 데이터 조작과 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 주로 표 형태의 데이터를 다루는 데 사용되며, 데이터를 읽고 쓰고, 정제하고, 변환하고, 집계하는 등 다양한 작업을 지원합니다. Pandas는 NumPy를 기반으로 구현되어 있으며, 데이터를 처리하기 위한 다양한 기능과 도구를 제공합니다.

Pandas의 주요 기능과 특징

1. DataFrame 및 Series: Pandas의 핵심 데이터 구조는 DataFrame과 Series입니다. DataFrame은 엑셀 스프레드시트와 유사한 2차원 데이터 테이블을 나타내며, Series는 1차원 배열을 나타냅니다.
2. 데이터 불러오기 및 저장: Pandas는 다양한 데이터 포맷을 지원하며, CSV, Excel, JSON, SQL, HTML 등 다양한 소스에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.
3. 데이터 조작 및 변환: 데이터를 선택, 필터링, 결합, 정렬, 그룹화, 변환하는 등의 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.
4. 누락된 데이터 처리: Pandas는 누락된 데이터를 처리하는 기능을 제공합니다. 결측치를 채우거나 삭제하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 데이터 집계 및 요약: 데이터를 집계하고 요약하는 다양한 통계 함수와 메서드를 제공합니다. 평균, 합계, 표준편차, 중앙값 등을 계산할 수 있습니다.
6. 시계열 데이터 처리: Pandas는 시계열 데이터를 다루는 데 특히 유용합니다. 날짜 및 시간 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있습니다.
7. 데이터 시각화: Matplotlib과 함께 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 라인 차트, 히스토그램, 산점도 등 다양한 그래픽을 생성할 수 있습니다.

Pandas는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용되며, 데이터 처리 및 분석 작업을 효율적으로 수행하는 데 매우 유용한 도구입니다.

 

장점:

1. 사용이 편리하고 유연함: Pandas는 직관적인 API와 다양한 기능을 제공하여 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다. DataFrame 및 Series와 같은 데이터 구조를 사용하여 데이터를 조작하고 분석하는 것이 간편합니다.
2. 높은 성능: Pandas는 C로 구현된 NumPy를 기반으로 하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행합니다. 벡터화된 연산과 브로드캐스팅을 활용하여 대규모 데이터셋에서도 빠르게 작업할 수 있습니다.
3. 다양한 데이터 포맷 지원: Pandas는 CSV, Excel, JSON, SQL, HTML 등 다양한 데이터 포맷을 읽고 쓸 수 있습니다. 또한, 데이터베이스와의 연동이 용이하여 다양한 데이터 소스와 통합하여 작업할 수 있습니다.
4. 데이터 정제 및 전처리: 결측치 처리, 중복 데이터 제거, 데이터 형식 변환 등의 데이터 정제 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
5. 강력한 그룹화 및 집계 기능: groupby() 함수를 사용하여 데이터를 그룹화하고 집계 함수를 적용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터에 대한 요약 통계를 쉽게 생성할 수 있습니다.

단점:

1. 메모리 사용량: 대규모 데이터셋을 다룰 때 메모리 사용량이 높을 수 있습니다. 이는 큰 데이터셋을 다룰 때 메모리 관리에 주의해야 함을 의미합니다.
2. 속도: Pandas는 대체로 빠르지만, 대규모 데이터셋을 처리할 때는 여전히 속도의 제약이 있을 수 있습니다. 특히 반복문을 사용하는 경우에는 속도가 느려질 수 있습니다.
3. 학습 곡선: 처음에는 Pandas의 사용이 다소 복잡할 수 있습니다. 데이터 프레임, 인덱싱 및 다양한 메서드와 함수의 사용법을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
4. 일부 기능의 한계: Pandas는 데이터 조작 및 분석에 대부분의 요구를 충족시키지만, 특정한 요구사항에 대해서는 다른 라이브러리나 도구를 함께 사용해야 할 수도 있습니다.

Pandas는 데이터 분석 및 조작에 매우 유용한 도구이지만, 대규모 데이터셋이나 일부 특수한 상황에서는 한계가 있을 수 있습니다.