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데이터 처리에 특화된 파이썬 라이브러리, Pandas

품목별 매출, 시간별 고객 유입 등 X축과 Y축으로 구성된 데이터를 다룰 때, 이러한 데이터는 일반적으로 행(row, 가로줄)과 열(column, 세로줄)로 구성된 표 형태로 표현됩니다.

Pandas(팬더스)는 파이썬에서 표 형식의 데이터를 다루기 위해 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나입니다.

Pandas를 활용하면 데이터를 불러오고 저장하는 기초적인 작업부터, 데이터 필터링 및 정렬, 통계 분석까지 다양한 작업을 체계적으로 수행할 수 있습니다.


Pandas의 데이터 구조 2가지​

Pandas의 핵심 데이터 구조는 시리즈(Series)와 데이터프레임(DataFrame), 2가지입니다.


1. 시리즈(Series)​

시리즈는 1차원 데이터 구조로, 엑셀에서 하나의 열(Column, 세로줄)과 비슷한 개념입니다.

파이썬 리스트(배열)와 유사하게 데이터가 순차적으로 나열됩니다.

각 데이터는 고유한 인덱스(Index, 데이터의 위치를 나타내는 식별자)를 가지며, 이 인덱스를 통해 데이터에 접근할 수 있습니다.

시리즈 생성 예시
import pandas as pd

# 시리즈 생성
data_series = pd.Series([10, 20, 30, 40])

print(data_series)
# 출력 결과
# 0    10
# 1    20
# 2    30
# 3    40
# dtype: int64

2. 데이터프레임(DataFrame)​

데이터프레임은 여러 개의 시리즈로 구성된 2차원 데이터 구조입니다.

행과 열이 모두 존재하며, 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있습니다.

엑셀의 표(스프레드시트)와 유사한 구조입니다.

데이터프레임 생성 예시
import pandas as pd

# 품목별 매출 데이터프레임 생성
data_frame = pd.DataFrame({
    '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도'],
    '매출': [1000, 2000, 1500, 3000]
})

print(data_frame)
# 출력 결과
#     품목    매출
# 0   사과  1000
# 1  바나나  2000
# 2   딸기  1500
# 3   포도  3000

위 코드 예시를 보면 품목과 매출이라는 열(Column)로 구성된 데이터프레임을 생성합니다.

예를 들어 데이터프레임을 생성하는 코드의 '품목': ['사과', '바나나', '딸기', '포도']는 엑셀의 열(세로줄)과 같은 시리즈(Series)를 생성하며, 이러한 시리즈를 모아 데이터프레임을 구성합니다.

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