데이터 분석을 위한 Python 소개

파이썬이란 무엇인가요?

Python은 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 창작했으며 1991년에 출시되었습니다.

다음 용도로 사용됩니다.

2. 웹 개발(서버측),
3. 소프트웨어 개발
4. 수학
5. 시스템 스크립팅.

*파이썬으로 무엇을 할 수 있나요?
*

• Python을 서버에서 사용하여 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
• Python을 소프트웨어와 함께 사용하여 워크플로를 만들 수 있습니다.
• Python은 데이터베이스 시스템에 연결할 수 있습니다. 파일을 읽고 수정할 수도 있습니다.
• Python은 빅데이터를 처리하고 복잡한 수학을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

• Python은 신속한 프로토타이핑이나 즉시 생산 가능한 소프트웨어 개발에 사용될 수 있습니다
  .
  왜 Python인가?

• Python은 다양한 플랫폼(Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi 등)에서 작동합니다.

• Python은 영어와 유사한 간단한 구문을 가지고 있습니다.

• Python에는 개발자가 다른 프로그래밍 언어보다 더 적은 줄로 프로그램을 작성할 수 있는 구문이 있습니다.

• Python은 인터프리터 시스템에서 실행됩니다. 즉, 코드가 작성되자마자 실행될 수 있습니다. 이는 프로토타이핑이 매우 빠르게 이루어질 수 있음을 의미합니다.

• Python은 절차적 방식, 객체 지향적 방식 또는 기능적 방식으로 처리될 수 있습니다.
  **

데이터 분석에 Python을 사용하는 이유는 무엇입니까?

**
학습 용이성: Python의 구문은 명확하고 직관적이므로 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.

다양한 라이브러리: Python은 다음과 같이 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 강력한 라이브러리를 제공합니다.

Pandas: 데이터 조작 및 분석용.
NumPy: 수치 계산용.
Matplotlib & Seaborn: 데이터 시각화용.
SciPy: 과학 및 기술 컴퓨팅용.
Statsmodels: 통계 모델링용.
커뮤니티 및 리소스: 대규모 커뮤니티는 지원을 위한 풍부한 리소스, 튜토리얼 및 포럼을 의미합니다.

데이터 분석을 위한 주요 라이브러리
판다

데이터 조작 및 분석에 사용됩니다.
구조화된 데이터의 처리 및 분석을 단순화하는 DataFrames 및 Series와 같은 데이터 구조를 제공합니다.
일반적인 작업에는 데이터 세트 필터링, 그룹화, 집계 및 병합이 포함됩니다.
파이썬
코드 복사
팬더를 PD로 가져오기

데이터 세트 로드

df = pd.read_csv('data.csv')

처음 몇 행 표시

인쇄(df.head())
넘파이

대규모 다차원 배열 및 행렬을 지원합니다.
이러한 어레이에서 작동하는 수학 함수를 제공합니다.
파이썬
코드 복사
numpy를 np로 가져오기

NumPy 배열 만들기

배열 = np.array([1, 2, 3, 4])
Matplotlib 및 Seaborn

Matplotlib: Python에서 정적, 대화형 및 애니메이션 시각화를 생성하기 위한 기본 라이브러리입니다.
Seaborn: Matplotlib를 기반으로 구축되어 매력적인 통계 그래픽을 그릴 수 있는 더 높은 수준의 인터페이스를 제공합니다.
파이썬
코드 복사
matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기
seaborn을 sns로 가져오기

간단한 선 플롯 만들기

plt.plot(df['column1'], df['column2'])
plt.show()
사이파이

NumPy를 기반으로 구축되어 최적화, 통합, 보간, 고유값 문제 및 기타 고급 수학 계산을 위한 추가 기능을 제공합니다.
통계모델
**

통계 모델링 및 가설 검정에 유용합니다.
**
회귀 분석, 시계열 분석 등을 위한 도구를 제공합니다.
기본 데이터 분석 워크플로
데이터 수집: CSV 파일, 데이터베이스, 웹 스크래핑 등 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.
데이터 정리: 누락된 값, 중복 및 불일치를 처리합니다.
탐색적 데이터 분석(EDA): 요약 통계 및 시각화를 통해 데이터를 분석하여 데이터의 구조와 패턴을 이해합니다.
데이터 조작: 분석을 위해 필요에 따라 데이터를 변환합니다(예: 필터링, 집계).
모델링: 통계 또는 기계 학습 모델을 적용하여 통찰력을 얻거나 예측합니다.
시각화: 조사 결과를 효과적으로 전달하기 위한 플롯을 생성합니다.
보고: 이해관계자에게 명확한 형식으로 결과를 요약합니다.

결론

Python의 강력한 생태계는 데이터 분석을 위한 탁월한 선택입니다. Pandas, NumPy, Matplotlib 등과 같은 라이브러리를 활용하면 데이터를 효율적으로 조작, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 초보자이든 숙련된 분석가이든 Python을 마스터하면 데이터에서 통찰력을 도출하는 능력이 향상됩니다.

위 내용은 데이터 분석을 위한 Python 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!