직장에서 발전하는 데 도움이 되는 Python Pandas 데이터 분석 비밀!

python pandas 라이브러리는 데이터 분석 분야에서 없어서는 안 될 tool으로, 강력한 데이터 조작, 정리 및 분석 기능을 제공합니다. Pandas의 비밀을 익히면 데이터 분석의 효율성이 크게 향상되고 경력 발전에 포인트가 추가될 수 있습니다.

데이터 작업

• 데이터 읽기 및 쓰기: Pandas의 read_csv() 和 to_csv() 방법을 활용하여 파일 및 데이터베이스에서 데이터를 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.
• 데이터 유형 변환: 숫자를 텍스트로 변환하는 것과 같이 데이터를 한 유형에서 다른 유형으로 변환하려면 astype() 메서드를 사용하세요.
• 데이터 병합: merge()、join() 和 concat()방법을 통해 다양한 소스의 데이터를 결합합니다.
• 데이터 그룹화: groupby() 메소드를 사용하여 열별로 데이터를 그룹화하고 합계, 평균 등 그룹에 대한 집계 작업을 수행합니다.
• 피벗 테이블: 지정된 열을 기반으로 세로 또는 가로 요약이 있는 테이블을 만들려면 pivot_table() 메서드를 사용하여 피벗 테이블을 만듭니다.

데이터 정리

• 누락된 값 처리: 누락된 값을 처리하려면 fillna() 和 dropna() 메서드를 사용하고, 미리 정의된 값으로 바꾸거나 삭제하세요.
• 중복된 값 제거: 중복된 값을 제거하려면 duplicated() 方法识别重复值，并使用 drop_duplicates() 방법을 사용하세요.
• 이상값 감지 및 제거: 이상값을 제거하려면 quantile() 和 iqr() 方法检测异常值，并使用 loc() 방법을 사용하세요.
• 데이터 검증: 데이터의 무결성과 일관성을 확인하려면 unique() 和 value_counts() 방법을 사용하세요.

데이터 분석

• 통계 함수: mean()、median() 和 std()와 같이 Pandas에서 제공하는 통계 함수를 사용하여 데이터에 대한 설명 분석을 수행합니다.
• 시계열 분석: 시계열 데이터를 다시 샘플링하고 집계하여 추세와 계절적 패턴을 생성하려면 resample()방법을 사용하세요.
• 조건부 필터링: 보다 심층적인 분석을 위해 특정 조건을 충족하는 데이터를 필터링하려면 query() 和 loc() 방법을 사용하세요.
• 데이터 시각화: Pandas에 내장된 plot() 和 boxplot()와 같은 플로팅 기능을 활용하여 데이터를 시각화된 표현으로 변환하여 쉽게 이해하고 해석할 수 있습니다.

성능 최적화

• 메모리 최적화: memory_usage() 메서드를 사용하여 메모리 사용량을 모니터링하고 memory_usage() 方法监视内存使用情况，并使用 astype() 和 copy() 및 copy() 메서드를 사용하여 데이터 유형을 최적화하여 메모리를 절약합니다.
• 병렬 처리: 데이터 분석 작업을 병렬화하고 처리 속도를 높이려면 기능을 사용하세요. apply() 和 map()
• 데이터 분할: 데이터의 양이 너무 큰 경우 데이터를 더 작은 블록으로 분할하고 일괄 처리하여 효율성을 높일 수 있습니다.

기타 팁

• Numpy 라이브러리 사용: Numpy 라이브러리를 통합하여 선형 대수 및 통계 분포와 같은 복잡한 수학 및 통계 연산을 수행합니다.
• 사용자 정의 색인: 데이터를 빠르게 찾고 정렬set_index()하기 위해 방법을 사용하여 데이터에 대한 사용자 정의 색인을 만듭니다.
• 사용자 정의 기능 사용: Pandas의 기능을 사용하여 사용자 정의 기능을 적용하여 데이터를 처리하고 분석합니다. apply() 和 map()
• Pandas 생태계 알아보기: Pyspark 및 Dask와 같은 Pandas 생태계의 다른 라이브러리를 탐색하여 데이터 분석 기능을 확장하세요.

결론

Python Pandas 데이터 분석 치트는 데이터 분석 기능을 크게 향상시키고 직장에서 발전할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다. 데이터 분석가는 데이터 조작, 정리, 분석 및 최적화 기술을 활용하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하고 비즈니스 문제를 해결하며 조직의 성공을 이끌 수 있습니다.

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