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데이터 프레임: 두 판 사이의 차이

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'''데이터 프레임'''(Data Frame)은 행(Row)와 열(Column)로 이루어진 2차원 테이블 형태의 변수를 말한다. 데이터 분석에서 가장 흔하고 데이터의 특징을 잘 나타내는 핵심적인 형태이다.
'''데이터 프레임'''(Data Frame)은 행(Row)와 열(Column)로 이루어진 2차원 테이블 형태의 변수를 말한다. 데이터 분석에서 가장 흔하고 데이터의 특징을 잘 나타내는 핵심적인 형태이다.
* 열(Column): 변수 또는 속성을 나타낸다. (예: 성별, 연령, 학점, 연봉 등)
* 열(Column): 변수 또는 속성을 나타낸다. (예: 성별, 연령, 학점, 연봉 등)
* 행(Row): 관측치 또는 개별 사례를 나타낸다. (예: 남자, 21, 3.8 등)
* 행(Row): 관측치 또는 개별 사례를 나타낸다. (예: 남자, 21, 3.8 등)


== 데이터 프레임의 특징 ==
== 데이터 프레임의 특징 ==
 
* 리스트의 묶음: 여러 리스트(데이터의 묶음)를 하나로 묶어놓은 구조이다.
'''리스트의 묶음''': 여러 리스트(데이터의 묶음)를 하나로 묶어놓은 구조이다.
* Key-Value 구조: 묶이는 것의 이름(열 이름)이 먼저 정의된다.
 
* 대소문자 구분: 파이썬 문법 특성상 대소문자를 엄격하게 구분하므로 주의해야 한다.
'''Key-Value 구조''': 묶이는 것의 이름(열 이름)이 먼저 정의된다.
* 자동 인덱스 생성: 행을 식별하기 위해 0, 1, 2, 3... 형태의 인덱스가 자동으로 부여된다.
 
* 외부 데이터 활용: 직접 만드는 것 외에도, 기존에 있는 파일(CSV, Excel 등) 데이터를 불러와서 사용할 수 있다.
'''대소문자 구분''': 파이썬 문법 특성상 대소문자를 엄격하게 구분하므로 주의해야 한다.
 
'''자동 인덱스 생성''': 행을 식별하기 위해 0, 1, 2, 3... 형태의 인덱스가 자동으로 부여된다.
 
'''외부 데이터 활용''': 직접 만드는 것 외에도, 기존에 있는 파일(CSV, Excel 등) 데이터를 불러와서 사용할 수 있다.


파이썬에서 '''데이터 프레임을 다루기 위해서는 `pandas` 라이브러리'''가 필요하다.
파이썬에서 '''데이터 프레임을 다루기 위해서는 `pandas` 라이브러리'''가 필요하다.


== Python 예시 ==


학생 4명의 영어·수학 점수 데이터를 담은 데이터 프레임을 생성한다.


== Python 예시 ==
<syntaxhighlight lang="python" line>
 
<syntaxhighlight lang="python">
import pandas as pd
import pandas as pd
# 데이터 프레임 생성
exam = pd.DataFrame({
exam = pd.DataFrame({
     'name': ['김지훈', '이유진', '박동현', '김민지'],
     'name': ['김지훈', '이유진', '박동현', '김민지'],
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     'math': [50, 60, 100, 20]
     'math': [50, 60, 100, 20]
})
})
</syntaxhighlight>
데이터 프레임 전체를 출력하면 다음과 같다.


<syntaxhighlight lang="python" line start="7">
exam
exam
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
0  김지훈      90    50
1  이유진      80    60
2  박동현      60  100
3  김민지      70    20
</syntaxhighlight>


<code>head()</code>로 데이터의 앞부분을 확인한다.


# 데이터 기초 정보 확인 코드
<syntaxhighlight lang="python" line start="8">
exam.head()
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
0  김지훈      90    50
1  이유진      80    60
2  박동현      60  100
3  김민지      70    20
</syntaxhighlight>


# 데이터 앞부분 5개 행 확인
<code>tail()</code>로 데이터의 뒷부분을 확인한다.
exam.head()


# 데이터 뒷부분 5개 행 확인
<syntaxhighlight lang="python" line start="9">
exam.tail()
exam.tail()
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
0  김지훈      90    50
1  이유진      80    60
2  박동현      60  100
3  김민지      70    20
</syntaxhighlight>


# 요약 정보 확인 (행/열 개수, 데이터 타입, 결측치 등)
<code>info()</code>는 행·열 개수, 데이터 타입, 결측치 등 요약 정보를 출력한다.
 
<syntaxhighlight lang="python" line start="10">
exam.info()
exam.info()
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 3 columns):
#  Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
0  name    4 non-null      object
1  english  4 non-null      int64
2  math    4 non-null      int64
dtypes: int64(2), object(1)
memory usage: 228.0+ bytes
</syntaxhighlight>


# 수치형 데이터의 요약 통계량 확인 (평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)
<code>describe()</code>는 수치형 열의 요약 통계량(평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)을 제공한다.
 
<syntaxhighlight lang="python" line start="11">
exam.describe()
exam.describe()
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
        english        math
count  4.000000    4.000000
mean  75.000000  57.500000
std    12.909944  33.040379
min    60.000000  20.000000
25%    67.500000  42.500000
50%    75.000000  55.000000
75%    82.500000  70.000000
max    90.000000  100.000000
</syntaxhighlight>


# 특정 열(Column) 추출하기
대괄호 표기법으로 특정 열을 추출할 수 있다.
 
<syntaxhighlight lang="python" line start="12">
exam['math']
exam['math']
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
0    50
1    60
2    100
3    20
Name: math, dtype: int64
</syntaxhighlight>
불리언 조건을 이용하여 특정 조건에 맞는 행만 추출할 수 있다.


# 특정 조건에 맞는 행(Row)만 추출하기 (예: 수학 점수가 60점 이상인 학생)
<syntaxhighlight lang="python" line start="13">
exam[exam['math'] >= 60]
exam[exam['math'] >= 60]
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
1  이유진      80    60
2  박동현      60  100
</syntaxhighlight>
<code>sort_values()</code>로 수학 점수를 기준으로 오름차순 정렬한다.


# 수학 점수 기준 오름차순 정렬
<syntaxhighlight lang="python" line start="14">
exam.sort_values('math')
exam.sort_values('math')
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
3  김민지      70    20
0  김지훈      90    50
1  이유진      80    60
2  박동현      60  100
</syntaxhighlight>
<code>ascending=False</code>를 지정하면 내림차순(높은 점수 순)으로 정렬된다.


# 수학 점수 기준 내림차순(높은 순) 정렬
<syntaxhighlight lang="python" line start="15">
exam.sort_values('math', ascending=False)
exam.sort_values('math', ascending=False)
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math
2  박동현      60  100
1  이유진      80    60
0  김지훈      90    50
3  김민지      70    20
</syntaxhighlight>
총점(<code>total</code>)과 평균(<code>mean</code>) 열을 새로 추가한다. 할당문은 반환값이 없으므로 출력이 나타나지 않는다.


# 총점(total)과 평균(mean) 열 생성
<syntaxhighlight lang="python" line start="16">
exam['total'] = exam['math'] + exam['english']
exam['total'] = exam['math'] + exam['english']
exam['mean'] = (exam['math'] + exam['english']) / 2
</syntaxhighlight>


exam['mean'] = (exam['math'] + exam['english']) / 2
두 열이 추가된 최종 데이터 프레임을 확인한다.
 
<syntaxhighlight lang="python" line start="18">
exam
</syntaxhighlight>
<syntaxhighlight lang="text">
  name  english  math total  mean
0  김지훈      90    50    140  70.0
1  이유진      80    60    140  70.0
2 박동현      60  100    160  80.0
3  김민지      70    20    90  45.0
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>


[[분류:프로그래밍과 데이터]]
[[분류:프로그래밍과 데이터]]
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