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빈 데이터프레임 만들기: 초보자를 위한 가이드

빈 데이터프레임을 손쉽게 만들기: 초보자를 위한 가이드

MoeNagy Dev

Python에서 빈 데이터프레임 만들기

빈 데이터프레임 만들기

Python에서 데이터프레임 이해하기

데이터프레임이란 무엇인가요?

데이터프레임은 Python의 pandas 라이브러리에서 기본적인 데이터 구조입니다. 행과 열로 구성된 2차원 레이블링 된 데이터 구조로, 스프레드시트나 SQL 테이블과 유사합니다. 데이터프레임은 숫자, 문자열, 날짜 등 다른 데이터 유형의 데이터를 저장할 수 있으며, 데이터 조작과 분석을 위한 다양한 메서드와 함수를 제공합니다.

데이터프레임이 데이터 분석에서 어떤 역할을 하나요?

데이터프레임은 대량이고 복잡한 데이터셋과 작업하는 구조적이고 효율적인 방법을 제공하기 때문에 데이터 분석과 머신러닝 작업에서 필수적입니다. 데이터를 필터링, 정렬, 그룹화, 집계하는 등 다양한 작업을 수행하고, 결측값을 처리하고 변환을 적용하는 등의 기능을 사용할 수 있습니다.

빈 데이터프레임 만드는 방법

pandas.DataFrame() 함수 사용하기

pandas.DataFrame() 함수는 Python에서 새로운 데이터프레임을 만드는 주요한 방법입니다. 기본 문법은 다음과 같습니다:

import pandas as pd
 
# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame()

특정한 열을 가진 빈 데이터프레임을 만들 수도 있습니다:

# 특정한 열을 가진 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['column1', 'column2', 'column3'])

또한 특정한 인덱스를 가진 빈 데이터프레임을 만들 수도 있습니다:

# 특정한 인덱스를 가진 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(index=['row1', 'row2', 'row3'])

pandas.concat() 함수 사용하기

빈 데이터프레임을 만드는 또 다른 방법은 pandas.concat() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수를 사용하면 비어있는 데이터프레임도 포함하여 여러 데이터프레임을 연결할 수 있습니다.

# 두 개의 빈 데이터프레임 만들기
df1 = pd.DataFrame()
df2 = pd.DataFrame()
 
# 빈 데이터프레임 연결하기
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

또한 열이 다른 데이터프레임을 결합할 수도 있으며, 결과적인 데이터프레임은 모든 열의 합집합을 가지게 됩니다.

# 열이 다른 두 개의 데이터프레임 만들기
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6]})
 
# 데이터프레임 결합하기
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

pandas.DataFrame.reindex() 메서드 사용하기

pandas.DataFrame.reindex() 메서드를 사용하여 기존의 데이터프레임을 재구성하여 새로운 빈 데이터프레임을 만들 수 있습니다. 이때 인덱스와 열 라벨을 다르게 설정할 수 있습니다.

# 샘플 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])
 
# 새로운 인덱스와 열을 가진 빈 데이터프레임 만들기
new_df = df.reindex(index=['new_row1', 'new_row2', 'new_row3'], columns=['C', 'D'])

이 예제에서 new_df 변수는 열 'C''D', 행 'new_row1', 'new_row2', 'new_row3'을 가진 빈 데이터프레임이 됩니다.

빈 데이터프레임 채우기

빈 데이터프레임에 데이터 삽입하기

.loc[] 접근자를 사용하여 행 추가하기

빈 데이터프레임에 새로운 행을 추가하려면 .loc[] 접근자를 사용할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 새로운 행 추가하기
df.loc[0] = [1, 2]
df.loc[1] = [3, 4]

.assign() 메서드를 사용하여 열 추가하기

.assign() 메서드를 사용하면 빈 데이터프레임을 포함한 데이터프레임에 새로운 열을 추가할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame()
 
# 새로운 열 추가하기
df = df.assign(A=[1, 2, 3], B=[4, 5, 6])

다른 소스에서 데이터를 결합하기

빈 데이터프레임에는 리스트, 딕셔너리, 다른 데이터프레임과 같은 다른 소스에서 데이터를 결합하여 추가할 수도 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame()
 
# 리스트에서 데이터 추가하기
df['A'] = [1, 2, 3]
df['B'] = [4, 5, 6]
 
# 딕셔너리에서 데이터 추가하기
df['C'] = {'row1': 7, 'row2': 8, 'row3': 9}
 
# 다른 데이터프레임에서 데이터 결합하기
other_df = pd.DataFrame({'D': [10, 11, 12]})
df = pd.concat([df, other_df], axis=1)

데이터프레임에서 누락된 데이터 처리하기

누락된 값을 기본값이나 사용자 정의 값으로 채우기

빈 데이터프레임을 채우는 과정에서 누락된 데이터가 발생할 수 있습니다. 이때 .fillna() 메서드를 사용하여 누락된 값을 기본값이나 사용자 정의 값으로 채울 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 기본값으로 누락된 값을 채우기
df = df.fillna(0)
 
# 사용자 정의 값으로 누락된 값을 채우기
df = df.fillna({'A': 1, 'B': 2})

누락된 값이 있는 행 또는 열 삭제하기

또는 .dropna() 메서드를 사용하여 누락된 값이 있는 행 또는 열을 삭제할 수도 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 누락된 값이 있는 행 삭제하기
df = df.dropna()
 
# 누락된 값이 있는 열 삭제하기
df = df.dropna(axis=1)

빈 데이터프레임 탐색하기

데이터프레임의 구조 확인하기

열 이름과 데이터 유형 보기

.columns 속성을 사용하여 데이터프레임의 열 이름을 확인하고, .dtypes 속성을 사용하여 열의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 열 이름 확인하기
print(df.columns)
 
# 열의 데이터 유형 확인하기
print(df.dtypes)

데이터프레임의 형태와 크기 살펴보기

.shape 속성은 데이터프레임의 행과 열의 개수를 반환하며, .size 속성은 데이터프레임의 총 원소 수를 반환합니다.

# 빈 데이터프레임 만들기
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
```python
# 데이터프레임의 형태보기
print(df.shape)
 
# 데이터프레임의 크기보기
print(df.size)

데이터프레임에 대한 기본 작업 수행

데이터에 액세스하고 조작하기

표준 인덱싱 및 슬라이싱 기법을 사용하여 빈 데이터프레임에서 데이터에 액세스하고 조작할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 열에 액세스하기
print(df['A'])
 
# 행에 액세스하기
print(df.loc[0])
 
# 셀에 값 할당하기
df.at[0, 'A'] = 1

데이터프레임 필터링 및 정렬

다양한 방법을 사용하여 빈 데이터프레임의 데이터를 필터링하고 정렬할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 데이터프레임 필터링
filtered_df = df[df['A'] > 0]
 
# 데이터프레임 정렬
sorted_df = df.sort_values(by='B', ascending=False)

요약 통계 계산

비어있는 데이터프레임에서도 요약 통계를 계산할 수 있지만 결과는 의미가 없을 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 요약 통계 계산
print(df.describe())
print(df.mean())
print(df.std())

빈 데이터프레임 저장 및 로드

빈 데이터프레임을 파일로 저장하기

CSV, Excel 또는 기타 형식으로 내보내기

알맞은 pandas 함수를 사용하여 빈 데이터프레임을 CSV 또는 Excel과 같은 다양한 파일 형식으로 저장할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B'])
 
# 데이터프레임을 CSV 파일로 저장
df.to_csv('empty_dataframe.csv', index=False)
 
# 데이터프레임을 Excel 파일로 저장
df.to_excel('empty_dataframe.xlsx', index=False)

빈 데이터프레임 저장 시 고려 사항

빈 데이터프레임을 저장할 때 파일 형식과 데이터프레임의 목적을 고려하는 것이 중요합니다. 일부 파일 형식은 빈 데이터프레임을 처리하지 못할 수 있으므로 몇 개의 샘플 데이터 행을 추가하거나 빈 데이터프레임의 목적을 문서화하는 것이 좋은 방법입니다.

파일에서 빈 데이터프레임로드

다양한 파일 형식에서 데이터 읽기

CSV 또는 Excel과 같은 다양한 파일 형식에서 빈 데이터프레임을 로드할 수 있습니다. 이를 위해 알맞은 pandas 함수를 사용합니다.

# CSV 파일에서 빈 데이터프레임로드
df = pd.read_csv('empty_dataframe.csv')
 
# Excel 파일에서 빈 데이터프레임로드
df = pd.read_excel('empty_dataframe.xlsx')

로드 중 빈 또는 누락된 데이터 처리

파일에서 빈 데이터프레임을 로드할 때 빈 또는 누락된 데이터를 처리해야 할 수 있습니다. Pandas는 기본값 설정이나 누락된 데이터가 있는 행을 삭제하는 등 여러 가지 옵션을 제공합니다.

# 빈 데이터프레임을 CSV 파일에서 로드하고 누락된 값 처리하기
df = pd.read_csv('empty_dataframe.csv', na_values=[''])
 
# 빈 데이터프레임을 Excel 파일에서 로드하고 누락된 데이터가 있는 행 삭제하기
df = pd.read_excel('empty_dataframe.xlsx', na_filter=True, na_values='', keep_default_na=False)

모범 사례 및 고려 사항

언제 빈 데이터프레임을 사용하는가

미래 데이터를 위한 데이터프레임 초기화

빈 데이터프레임을 생성하는 것은 미래 데이터에 대한 구조를 설정하는 데 유용할 수 있습니다. 데이터프레임의 열 이름, 데이터 형식 및 기타 속성을 정의한 후 데이터로 채워넣을 수 있습니다.

데이터 입력 또는 분석을 위한 템플릿 생성

빈 데이터프레임은 데이터 입력이나 분석을 위한 템플릿으로 사용할 수도 있습니다. 미리 데이터프레임의 구조를 정의함으로써 데이터 처리 과정에서 일관성과 표준화를 보장할 수 있습니다.

빈 데이터프레임을 사용하여 성능 최적화하기

메모리 관리 및 효율적인 저장

빈 데이터프레임을 사용할 때 메모리 관리와 효율적인 저장을 고려하는 것이 중요합니다. Pandas는 빈 데이터프레임의 메모리 사용량을 자동으로 최적화하지만 열 데이터 유형을 주의해서 관리하고 불필요한 계산을 피하는 등 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

불필요한 계산 피하기

빈 데이터프레임에 작업을 수행하면 때로는 예기치 않은 결과나 불필요한 계산이 발생할 수 있습니다. 데이터프레임의 상태를 주의깊게 고려하고 빈 또는 누락된 데이터를 적절히 처리하여 이러한 문제를 피해야 합니다.

빈 데이터프레임을 워크플로에 통합하기

다른 데이터 소스와의 통합

빈 데이터프레임을 쉽게 다른 데이터 소스(데이터베이스, API, 기타 파일 등)의 데이터와 결합하여 분석에 사용할 수 있습니다.

데이터프레임 생성과 채워넣기 자동화

빈 데이터프레임의 생성과 데이터 채워넣기를 데이터 처리 워크플로에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 더 효율적이고 확장 가능한 데이터 관리가 가능해집니다.

결론

이 튜토리얼에서는 pandas.DataFrame() 함수, pandas.concat() 함수 및 pandas.DataFrame.reindex() 메서드와 같은 다양한 방법으로 Python에서 빈 데이터프레임을 생성하는 방법을 배웠습니다. 또한 이러한 빈 데이터프레임에 데이터를 채우고, 누락된 값 처리를 하며, 데이터프레임 구조를 탐색하는 방법에 대해서도 알아보았습니다.

또한, 빈 데이터프레임을 사용하는 최적 사례와 고려 사항을 탐색하였는데, 언제 빈 데이터프레임을 사용해야 하는지, 성능 최적화를 위해 어떻게 해야 하는지, 그리고 데이터 처리 워크플로에 빈 데이터프레임을 통합하는 방법에 대해서도 살펴보았습니다.

이 튜토리얼에서 다룬 기법들을 마스터하여 Python에서 빈 데이터프레임의 힘을 활용하면 데이터 분석 및 관리 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, Python으로 데이터 작업을 보다 효율적이고 체계적인 방식으로 처리할 수 있게 될 것입니다.

함수

함수는 Python에서의 기본적인 개념입니다. 함수를 사용하면 일련의 명령을 캡슐화하고 코드 전체에서 재사용할 수 있습니다. 여기에는 직사각형의 면적을 계산하는 간단한 함수 예제가 있습니다:

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
# 사용법
length = 5
width = 10
result = calculate_area(length, width)
print(f"직사각형의 면적은 {result}입니다.")

이 예제에서 calculate_area 함수는 lengthwidth라는 두 개의 매개변수를 받고, 계산된 넓이를 반환합니다. 이 함수를 다른 값과 함께 호출하여 다른 사각형의 넓이를 얻을 수 있습니다.

함수에는 기본 매개변수 값도 있을 수 있으며, 이를 사용하여 더 적은 인수와 함께 함수를 호출할 수 있습니다. 예를 들어:

def greet(name, message="Hello"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
# 사용 예시
greet("Alice")  # 출력: Hello, Alice!
greet("Bob", "Hi")  # 출력: Hi, Bob!

이 경우, message 매개변수에 값을 제공하지 않으면 기본값인 "Hello"이 사용됩니다.

함수는 여러 개의 값을 반환할 수도 있는데, 특정 상황에서 유용합니다.

def calculate_circle_properties(radius):
    area = 3.14 * radius ** 2
    circumference = 2 * 3.14 * radius
    return area, circumference
 
# 사용 예시
circle_area, circle_circumference = calculate_circle_properties(5)
print(f"넓이: {circle_area:.2f} 단위^2")
print(f"둘레: {circle_circumference:.2f} 단위")

이 예제에서 calculate_circle_properties 함수는 주어진 반지름의 원의 넓이와 둘레를 모두 반환합니다.

모듈과 패키지

Python의 표준 라이브러리는 다양한 내장 모듈을 제공하여 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어 math 모듈은 다양한 수학 함수와 상수에 접근할 수 있도록 합니다.

import math
 
# 사용 예시
print(math.pi)  # 출력: 3.141592653589793
print(math.sqrt(16))  # 출력: 4.0

또한 코드를 별도의 파일에 위치시키고 메인 프로그램에서 해당 모듈을 가져와 사용하여 직접 모듈을 작성할 수도 있습니다.

# my_module.py
def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}!")
 
# main.py
import my_module
 
my_module.greet("Alice")  # 출력: 안녕하세요, Alice!

이 예제에서 my_module.py 파일에는 greet 함수가 있으며, 이를 main.py 파일에서 가져와 사용할 수 있습니다.

패키지는 모듈을 계층적인 구조로 구성하기 위한 방법입니다. 패키지는 하나 이상의 Python 모듈을 포함하는 디렉터리일 뿐이며, 선택적으로 __init__.py 파일이 있습니다. 예를 들어:

my_package/
    __init__.py
    utils.py
    math/
        __init__.py
        operations.py

이 예제에서 my_packageutils.pymath 하위 패키지인 operations.py 모듈을 포함하는 패키지입니다. 이러한 모듈의 함수를 다음과 같이 가져와 사용할 수 있습니다.

from my_package.utils import some_function
from my_package.math.operations import add, subtract

패키지와 모듈을 사용하면 코드를 구성하고 모듈화하여 재사용성을 높일 수 있습니다.

예외 처리

Python은 코드 내에서 예기치 않은 상황을 다루기 위한 견고한 예외 처리 메커니즘을 제공합니다. try-except 블록은 예외를 잡고 처리하는 데 사용됩니다.

try:
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")

이 예제에서 나눗셈 연산이 0으로 나누기 예외를 발생시키면, except 블록 내의 코드가 실행되고 프로그램이 중단되지 않습니다.

동일한 try-except 블록에서 여러 개의 예외를 처리할 수도 있습니다.

try:
    int_value = int("abc")
except ValueError:
    print("오류: 유효하지 않은 정수 형식입니다.")
except TypeError:
    print("오류: 예상하지 못한 데이터 형식입니다.")

또한 더 복잡한 시나리오를 처리하기 위해 elsefinally 절을 사용할 수도 있습니다.

try:
    result = 10 / 2
except ZeroDivisionError:
    print("오류: 0으로 나눌 수 없습니다.")
else:
    print(f"결과: {result}")
finally:
    print("'try-except' 블록이 완료되었습니다.")

else 절은 try 블록에서 예외가 발생하지 않는 경우 실행되고, finally 절은 예외가 발생하든 말든 항상 실행됩니다.

예외 처리는 견고하고 안정적인 Python 코드 작성의 중요한 요소로, 예기치 못한 상황을 우아하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

파일 입출력

Python은 파일에서 읽거나 파일로 쓰기 위한 내장 함수를 제공합니다. 다음은 파일 내용을 읽는 예제입니다.

with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

이 예제에서 open 함수는 "example.txt" 파일을 읽기 모드("r")로 열기 위해 사용됩니다. with 문은 블록의 코드가 실행된 후에도 예외가 발생하더라도 파일이 올바르게 닫히도록 보장합니다.

줄마다 파일을 읽을 수도 있습니다.

with open("example.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line.strip())

파일에 쓰기 위해서는 쓰기 모드("w")를 사용할 수 있습니다.

with open("output.txt", "w") as file:
    file.write("파일에 쓰여질 텍스트입니다.")

파일이 존재하지 않으면 파일이 생성되며, 파일이 이미 존재하는 경우 내용이 덮어씌워집니다.

기존 파일에 데이터를 추가할 수도 있습니다. 추가 모드("a")를 사용하면 됩니다.

with open("output.txt", "a") as file:
    file.write("\n파일에 추가될 다른 텍스트입니다.")

파일 입출력은 많은 Python 프로그램의 기본 요소이며, 데이터를 영구적으로 보관하고 파일 시스템과 상호작용하기 위해 사용됩니다.

객체지향 프로그래밍 (OOP)

Python은 절차적 프로그래밍 및 객체지향 프로그래밍(OOP) 스타일을 모두 지원하는 다중 패러다임 언어입니다. OOP는 클래스의 인스턴스인 객체 생성에 초점을 둔 프로그래밍 패러다임입니다.

다음은 Python의 클래스의 간단한 예제입니다.

class Dog:
    def __init__(self, name, breed):
        self.name = name
        self.breed = breed
 
    def bark(self):
        print(f"{self.name} the {self.breed} says: 멍멍!")
 
# 사용 예시
my_dog = Dog("Buddy", "Labrador")
my_dog.bark()  # 출력: Buddy the Labrador says: 멍멍!

이 예시에서Dog 클래스에는 객체의 속성(namebreed)을 초기화하는 데 사용되는 특수한__init__ 메서드가 있습니다. bark 메서드는 Dog 클래스의 인스턴스에서 호출할 수 있는 일반적인 메서드입니다.

클래스에 상속을 사용하여 기존 클래스를 기반으로 새로운 클래스를 만들 수도 있습니다.

class GuideDog(Dog):
    def __init__(self, name, breed, owner):
        super().__init__(name, breed)
        self.owner = owner
 
    def guide(self):
        print(f"{self.name}{self.owner}를 안내하고 있습니다.")
 
# 사용 예시
guide_dog = GuideDog("Buddy", "Labrador", "Alice")
guide_dog.bark()  # 출력: Buddy the Labrador가 짖습니다: Woof!
guide_dog.guide()  # 출력: Buddy가 Alice를 안내하고 있습니다.

이 예시에서 GuideDog 클래스는 Dog 클래스를 상속하고owner 속성과guide 메서드를 추가합니다.

Python의 OOP를 사용하면 재사용 가능하고 모듈식인 코드를 작성할 수 있으며 복잡한 응용 프로그램을 구축하는 데 강력한 도구입니다.

결론

이 튜토리얼에서는 함수, 모듈 및 패키지, 예외 처리, 파일 입출력 및 객체 지향 프로그래밍을 포함한 다양한 중급 수준의 Python 개념을 배웠습니다. 이러한 주제는 더 복잡하고 견고한 Python 응용 프로그램을 구축하는 데 필수적입니다.

기본 Python 기술을 향상시키는 가장 좋은 방법은 정기적으로 연습하고 다양한 코딩 문제 및 프로젝트에 도전하는 것입니다. Python 라이브러리 및 프레임워크의 방대한 생태계를 계속 탐색하고 Python 여행의 진행에 따라 더 고급 주제로 더 깊이 파고들기를 두려워하지 마시기 바랍니다.

좋은 코딩 하세요!

MoeNagy Dev