Stage3 - 데이터 조작 (Numpy, Pandas) - 데이터 사이언스 LV1 입문

라이브러리
자주 사용하고 유용한 기능을 누군가 이미 구현해 둔 코드 집합체입니다.
넘파이(Numpy)
파이썬으로 행렬, 수치 계산 등 데이터를 다루기 쉽게 도와주는 유명 데이터 조작 라이브러리
* 주로 scientific computing 면에서 엄청난 이점
판다스(Pandas)
파이썬으로 마치 프로그래밍 버전의 엑셀을 다루듯 고성능의 데이터 구조를 만들 수 있는 유명 라이브러리
* 고성능의 데이터 구조화 및 분석 기능
실제 분석에서는 Numpy와 Pandas를 함께 사용합니다.
판다스를 쓰는 이유: Excel vs Pandas
엑셀은 주로 자료분석이 끝나가는 단계에서 사용되는 최종사용자의 편의성 증진을 위한 툴입니다.
판다스는 정제되지 않은 raw data를 쉽게 다루게 도와주는 분석 단계의 프로그래밍 툴입니다.
판다스의 최종 목적은 데이터 분석을 쉽게하여 최종사용자를 위한 엑셀파일이 제작되도록 하는 일입니다. 반면 엑셀의 최종목적은 데이터 정리 그 자체입니다.
판다스는 데이터 분석과정에서 주로 앞단, 엑셀은 뒷단에 가깝다고 생각하시면 좋습니다. (당연히 항상 그렇게 딱딱하게 사용하는건 아니겠죠?)
Numpy 속성
함께실습$1
내 마음대로 배열 만들기
함께실습$2
0으로 가득찬 배열 만들기
함께실습$3
배열의 형태 알기
함께실습$4
배열의 필요한 부분 자르기
앞으로 모든 실습은 Jupyter-notebook에서 진행됩니다.
함께실습$5
내용 수정하기
미션$1
똑같은 결과를 만들어보세요.
오늘은 주요기능만 학습합니다.
이외에도 랜덤 배열 만들기, 브로드캐스팅 기능 등의 변형사용과 고급 기능이 있습니다. 앞으로의 실습에서 필요할 때 그때그때 다루겠습니다.
함께실습$6
배열에 상수 연산
함께실습$7
배열끼리의 연산
함께실습$8
계산 기능
함께실습$9
요소 선택
Pandas 속성
판다스 개요
판다스를 사용한다면 단순한 배열데이터가 아래처럼 데이터베이스화 됩니다.
각 열과 행에 ‘수학’, ‘영어’ ‘김’, ‘나’와 같은 레이블이 생겼습니다.
행 데이터, 열 데이터가 단순 숫자 모음에서 더 의미를 가진 데이터베이스로 바뀌어 분석이 편리해집니다.
함께실습$10
시리즈(Series) 만들기
함께실습$11
데이터프레임(DataFrame) 만들기
함께실습$12
DataFrame에 행과 열 추가하기
* dictionary, 배열로 데이터, 행, 열을 입력하면 자동적으로 Series변환하여 추가됩니다.
함께실습$13
시리즈? 데이터 프레임?
딱 봐도 데이터 프레임이 시리즈보다 더 많은 정보를 포함하는 구조인것으로 보입니다. 시리즈가 모여 데이터프레임을 이루고 있다고 생각하시면 좋습니다.
함께실습$14
원하는 열, 행 고르기
함께실습$15
계산 기능
미션$2
어떤 명령일지 해석해보세요.
"영어 점수가 100점 이상인 학생만 뽑아 그들의 수학점수 평균을 보여달라"
,(콤마)를 기준으로 왼쪽은 행, 오른쪽은 열을 필터링합니다.
영어 100점 이상인 학생의 수학점수만 보여주길 원하는데 그것도 평균값으로 표현해달라는 뜻이네요!
복습하세요! 조금만 써봐도 익숙해집니다.

쉬는 시간 - 데이터분석을 위해 굳이 파이썬을 배우는 이유

Stage4 - 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn)

Last modified 2yr ago