파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용

29

1

장

시작하기 전에

1.3.2

pandas

pandas

(팬더스 )는 구조화된 데이터나 표 형식의 데이터를 빠르고 쉽고 표현적으로 다루도록

설계된 고수준의 자료구조와 함수를 제공한다.

2010

년 처음 개발되어 파이썬으로 생산적이고

강력한 데이터 분석 환경을 구성하는 데 도움을 주고 있다.

pandas

의 주된 자료구조는 표 형태

의 로우와 컬럼 이름을 가지는

DataFrame

(데이터프레임 )과

1

차원 배열 객체인

Series

(시리

즈)다.

pandas

는 ‘

NumPy

의 고성능, 배열 연산 아이디어’에 스프레드시트와 관계형 데이터베이스

(

SQL

같은)의 유연한 데이터 처리 기능을 결합한 것이다. 세련된 색인 기능을 제공하여 데이

터 변형, 자르기, 취합 그리고 데이터의 부분집합을 선택할 수 있도록 해준다. 데이터를 처리하

고 준비하고 다듬는 과정은 데이터 분석에서 가장 중요한 부분이므로

pandas

는 이 책에서 우

선적으로 집중하는 라이브러리다.

pandas

라이브러리 개발 배경을 간단히 알아보자. 나는

2008

년

AQR

캐피탈 매니지먼트에서

퀀트

quant

로 근무하는 동안

pandas

개발을 시작했는데, 그 당시 다음과 같은 요구 사항을 만족

하는 도구를 찾을 수 없었기 때문이었다.

●

자동적으로 혹은 명시적으로 축의 이름에 따라 데이터를 정렬할 수 있는 자료구조. 이러한 자료구조는 잘못

정렬된 데이터에 의한 일반적인 오류를 예방하고 다양한 소스에서 가져온 다양한 방식으로 색인되어 있는 데

이터를 다룰 수 있다.

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통합된 시계열 기능

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