Q_01_32. 판다스(pandas)를 이용한 간단한 예제

 

Pandas는 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 주로 테이블 형식의 데이터를 다루는 데 사용됩니다. 아래는 Pandas의 기본적인 예제를 보여드리겠습니다.

먼저 Pandas 라이브러리를 설치한 후 사용해야 합니다.

import pandas as pd

1. Series 예제

Series는 1차원 배열 형태의 데이터를 다룰 때 사용됩니다.

# Pandas Series 생성
data = [10, 20, 30, 40, 50]
my_series = pd.Series(data)

print(my_series)

2. DataFrame 예제

DataFrame은 2차원 테이블 데이터를 다루는 구조로, 행과 열로 구성됩니다.

# Pandas DataFrame 생성
data = {
    '이름': ['홍길동', '이몽룡', '성춘향'],
    '나이': [25, 30, 22],
    '직업': ['학생', '선생님', '배우']
}

df = pd.DataFrame(data)

# DataFrame 출력
print(df)

# 특정 열 선택
print(df['이름'])

# 조건을 기반으로 필터링
filtered_df = df[df['나이'] > 25]
print(filtered_df)

3. CSV 파일 읽기 및 저장 예제

 

Pandas는 CSV 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('example.csv')

# DataFrame을 CSV 파일로 저장
df.to_csv('output.csv', index=False)

4. 기본 통계 기능

Pandas는 데이터 분석에 유용한 통계 기능을 제공합니다.

# 데이터 통계 요약
print(df.describe())

# 특정 열의 평균 계산
print(df['나이'].mean())

Pandas는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. DataFrame을 사용하면 복잡한 데이터를 더 쉽게 다룰 수 있습니다.