파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이번 포스팅에서는 실무에서 반드시 알아야 할 핵심 파이썬 라이브러리 5가지를 소개하고, 각각의 특징, 활용 상황, 분석 방법과 예제 코드를 상세히 설명합니다.
1. Pandas
특징:
- 구조적 데이터를 다룰 때 가장 강력한 라이브러리
- 데이터 전처리 및 클리닝 작업에 필수
활용 상황 및 분석 방법:
- 분석 전 데이터 정리 및 전처리 단계에서 필수
- 데이터의 누락값 처리, 중복 제거, 데이터 형식 변환을 수행
예시 코드:
import pandas as pd
# 데이터 읽기
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 누락값 처리
df = df.fillna(method='ffill')
# 중복 제거
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 데이터 그룹핑 및 집계
df_summary = df.groupby('region')['sales'].sum().reset_index()2. NumPy
특징:
- 효율적인 수치 계산 및 배열 연산 제공
- 데이터 분석과 머신러닝의 기초
활용 상황 및 분석 방법:
- 대량의 수치 데이터를 빠르게 처리해야 하는 상황에서 필수
- 수학적 연산과 통계적 분석 수행
예시 코드:
import numpy as np
# NumPy 배열 생성
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 통계 분석
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)3. Matplotlib
특징:
- 데이터 시각화를 위한 대표적인 라이브러리
- 다양한 그래프 형식 지원(선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등)
활용 상황 및 분석 방법:
- 분석 결과를 명확하고 직관적으로 전달하기 위해 사용
- 시계열 데이터 분석에서 추세 확인
예시 코드:
import matplotlib.pyplot as plt
# 간단한 라인 그래프
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr']
sales = [200, 250, 300, 400]
plt.plot(months, sales)
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales')
plt.show()4. Seaborn
특징:
- Matplotlib 기반의 고급 데이터 시각화 라이브러리
- 통계적 시각화에 강점
활용 상황 및 분석 방법:
- 여러 변수 간의 상관관계 및 분포를 시각적으로 빠르게 탐색할 때 사용
- 데이터를 더욱 이해하기 쉽게 시각화하여 분석의 품질을 높임
예시 코드:
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 데이터 로드
df = sns.load_dataset('iris')
# 페어플롯으로 다차원 변수 시각화
sns.pairplot(df, hue='species')5. Scikit-learn
특징:
- 머신러닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리
- 다양한 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘 제공
활용 상황 및 분석 방법:
- 데이터를 바탕으로 미래 결과를 예측하거나 패턴을 찾을 때 사용
- 머신러닝 모델 구축 시 데이터 전처리 → 모델 선택 → 훈련 → 평가의 순서로 진행
예시 코드:
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
# 데이터 로드
df = pd.read_csv('customer_data.csv')
X = df[['age', 'income']]
# 클러스터링 모델 구축
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 클러스터 예측 결과 추가
df['cluster'] = kmeans.labels_이 5가지 파이썬 라이브러리를 숙달하면, 데이터 분석 업무의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 다음 포스팅에서는 각 라이브러리를 활용한 실습 예제를 더욱 심도 있게 제공하겠습니다!
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