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Pandas 빈 데이터프레임 쉽게 익히기: 초보자 가이드

Pandas 빈 데이터프레임 쉽게 익히기: 초보자 가이드

MoeNagy Dev

빈 Pandas 데이터프레임 생성하기

왜 빈 데이터프레임을 생성하나요?

나중에 사용할 데이터프레임 초기화

빈 Pandas 데이터프레임을 생성하면 나중에 사용할 데이터 구조를 초기화하는 데 유용합니다. 실제로 데이터로 채우기 전에 데이터프레임의 열 이름, 데이터 유형 및 기타 속성을 정의할 수 있습니다.

데이터 수집을 위한 템플릿 작성

빈 데이터프레임은 데이터 수집을 위한 템플릿으로 사용될 수 있습니다. 데이터프레임의 구조를 미리 정의함으로써 들어오는 데이터가 올바르게 형식화되고 예상되는 열 구조와 일치하도록 할 수 있습니다.

실제 데이터 없이 데이터프레임 기능 탐색

실제 데이터가 없는 상태에서 빈 데이터프레임과 함께 작업하는 것은 Pandas 기능을 탐색하고 코드를 테스트하는 데 유용할 수 있습니다. 특히 프로젝트의 개발 및 디버깅 단계에서 유용할 수 있습니다.

빈 데이터프레임 정의하기

pd.DataFrame() 생성자 사용

빈 Pandas 데이터프레임을 생성하려면 pd.DataFrame() 생성자를 사용할 수 있습니다. 기본적으로, 이렇게 하면 행과 열이 없는 빈 데이터프레임이 생성됩니다.

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

열과 데이터 유형 지정

사전이나 사전의 목록을pd.DataFrame() 생성자로 전달하여 미리 정의된 열과 데이터 유형을 가진 빈 데이터프레임을 생성할 수도 있습니다. 여기서 키는 열 이름을 나타내고 값은 데이터 유형을 나타냅니다.

# 미리 정의된 열과 데이터 유형을 가진 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    '이름': str,
    '나이': int,
    '점수': float
})

열 이름 누락 처리

열 이름을 지정하지 않으면 Pandas는 자동으로 "0", "1", "2"와 같은 기본 열 이름을 생성합니다.

# 열 이름을 지정하지 않고 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame([[1, 2.5, 'a'], [3, 4.2, 'b']])
print(df)
#    0    1  2
# 0  1  2.5  a
# 1  3  4.2  b

빈 데이터프레임 채우기

데이터프레임에 행 추가

df.loc[] 접근자나 df.append() 메서드를 사용하여 빈 데이터프레임에 새로운 행을 추가할 수 있습니다.

# 빈 데이터프레임에 행 추가
df = pd.DataFrame(columns=['이름', '나이', '점수'])
df.loc[0] = ['John', 25, 85.5]
df.loc[1] = ['Jane', 30, 92.3]
df = df.append({'이름': 'Bob', '나이': 28, '점수': 78.9}, ignore_index=True)

개별 셀에 값 할당

df.at[] 또는 df.iat[] 접근자를 사용하여 데이터프레임의 개별 셀에 값을 할당할 수도 있습니다.

# 개별 셀에 값 할당
df.at[0, '점수'] = 90.0
df.iat[1, 1] = 32

기존 행 및 열 업데이트

데이터프레임에서 기존 행이나 열을 업데이트하려면 새 데이터 추가와 동일한 방법을 사용할 수 있습니다.

# 기존 행 및 열 업데이트
df.loc[1, '이름'] = 'Jane Doe'
df['점수'] = [90.5, 92.3, 80.0]

빈 데이터프레임에서 데이터에 접근하기

열 이름 검색

빈 데이터프레임의 열 이름에는 df.columns 속성을 사용할 수 있습니다.

# 열 이름 검색
print(df.columns)
# Index(['이름', '나이', '점수'], dtype='object')

데이터프레임 차원 확인

빈 데이터프레임의 행 및 열 수를 확인하려면 df.shape 속성을 사용할 수 있습니다.

# 데이터프레임 차원 확인
print(df.shape)
# (3, 3)

데이터 유형 검사

빈 데이터프레임의 열에 대한 데이터 유형을 확인하려면 df.dtypes 속성을 사용할 수 있습니다.

# 데이터 유형 확인
print(df.dtypes)
# 이름      objectd
# 나이       int64
# 점수    float64
# dtype: object

빈 데이터프레임에 작업 수행하기

데이터 필터링 및 선택

빈 데이터프레임에서 df[]df.loc[]와 같은 표준 Pandas 인덱싱 및 선택 메서드를 사용하여 데이터를 필터링하고 선택할 수 있습니다.

# 데이터 필터링 및 선택
print(df[df['나이'] > 28])
#         이름  나이    점수
# 1  Jane Doe  32  92.3

집계 함수 적용

sum(), mean(), count()와 같은 집계 함수를 빈 데이터프레임에 적용할 수 있지만, 결과는 비어있을 것입니다.

# 집계 함수 적용
print(df['점수'].sum())
# 0.0

누락된 값 처리

빈 데이터프레임에서는 df.fillna()df.dropna()와 같은 누락된 값 처리를 위한 Pandas 함수를 사용할 수 있습니다.

# 누락된 값 처리
df = df.fillna(0)
print(df)
#        이름  나이    점수
# 0      John  25  90.0
# 1  Jane Doe  32  92.3
# 2       Bob  28  80.0

빈 데이터프레임 저장 및 로드

CSV 또는 Excel 파일로 내보내기

빈 데이터프레임을 CSV 또는 Excel 파일로 저장하려면 각각 df.to_csv() 또는 df.to_excel() 메서드를 사용할 수 있습니다.

# CSV로 내보내기
df.to_csv('empty_dataframe.csv', index=False)
 
# Excel로 내보내기
df.to_excel('empty_dataframe.xlsx', index=False)

이진 형식으로 저장하기 (Pickle, Parquet)

Pandas 데이터프레임은 df.to_pickle()df.to_parquet() 메서드를 사용하여 Pickle 및 Parquet과 같은 이진 형식으로 저장 및 로드할 수도 있습니다.

# Pickle로 저장하기
df.to_pickle('empty_dataframe.pkl')
 
# Parquet로 저장하기
df.to_parquet('empty_dataframe.parquet')

저장된 빈 데이터프레임 검색

저장된 빈 데이터프레임을 불러오려면 pd.read_csv(), pd.read_excel(), pd.read_pickle(), pd.read_parquet()과 같은 해당 읽기 함수를 사용할 수 있습니다.

# CSV에서 불러오기
df_csv = pd.read_csv('empty_dataframe.csv')
# Excel에서 불러오기
df_excel = pd.read_excel('empty_dataframe.xlsx')
 
# Pickle에서 불러오기
df_pkl = pd.read_pickle('empty_dataframe.pkl')
 
# Parquet에서 불러오기
df_parquet = pd.read_parquet('empty_dataframe.parquet')

비어있는 데이터프레임에 대한 최적의 방법

효율적인 데이터 구조 설계

빈 데이터프레임을 생성할 때 데이터 저장 및 처리를 위해 효율적인 데이터 구조를 신중하게 설계하는 것이 중요합니다. 이는 열에 적합한 데이터 유형을 선택하고 데이터프레임의 전체 크기와 복잡성을 고려하는 것을 포함합니다.

일관된 열 유형 유지하기

빈 데이터프레임의 열의 데이터 유형이 일관되고 저장할 데이터에 적합한지 확인하세요. 이렇게 함으로써 데이터 흡입 및 처리 중 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

예외 상황과 익셉션 처리하기

빈 데이터프레임을 다룰 때 빈 데이터프레임에 대한 작업을 수행하려고 하는 경우 또는 결측값 처리를 다룰 때와 같이 예외 상황과 잠재적인 예외 사항에 유의하세요.

흔한 함정과 문제 해결

의도하지 않은 데이터프레임 생성

가끔은 데이터를 데이터프레임에 할당하는 것을 잊거나 데이터 흡입 프로세스에 문제가 있는 경우 의도하지 않은 빈 데이터프레임을 생성할 수 있습니다.

비어있는 데이터프레임과 비어있지 않은 데이터프레임의 혼합

코드에서 비어있는 데이터프레임과 비어있지 않은 데이터프레임을 혼합할 때는 주의해야 합니다. 이는 예상치 못한 동작이나 오류가 발생할 수 있습니다. 코드가 이러한 경우를 적절하게 처리할 수 있는지 확인하세요.

성능 고려 사항

빈 데이터프레임을 사용하는 것은 특정 작업에 유용할 수 있지만, 특히 대규모 데이터 처리에 관련해서는 성능적인 측면을 고려하세요. 불필요한 빈 데이터프레임에 대한 작업은 코드의 전반적인 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

실제 예제와 사용 사례

기계 학습 모델을 위한 데이터프레임 초기화

기계 학습 모델을 구축할 때 빈 데이터프레임을 시작으로 사용하여 열 이름과 데이터 유형과 같은 예상되는 입력 구조를 정의할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 학습 및 테스트를 위해 흡입하는 데이터가 올바르게 포맷되도록 할 수 있습니다.

# 예제: 기계 학습 모델을 위한 데이터프레임 초기화
df = pd.DataFrame(columns=['feature1', 'feature2', 'target'])

데이터 입력 및 검증을 위한 템플릿 생성

빈 데이터프레임은 데이터 입력 및 검증을 위한 템플릿으로 사용될 수 있습니다. 데이터프레임의 구조를 미리 정의함으로써 사용자나 다른 데이터 원본이 예상되는 형식으로 데이터를 제공하는지 확인할 수 있습니다.

# 예제: 데이터 입력 및 검증을 위한 템플릿 생성
df = pd.DataFrame({
    'Name': str,
    'Age': int,
    'Email': str
})

테스트 및 디버깅을 위한 빈 데이터프레임 생성

프로젝트의 개발 및 테스트 단계에서 실제 데이터가 필요하지 않은 경우에 빈 데이터프레임을 사용하여 코드의 기능을 테스트할 수 있습니다. 이는 디버깅 및 코드가 예외 상황을 올바르게 처리하는지 확인하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

# 예제: 테스트를 위한 빈 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame()
# 빈 데이터프레임에 대해 여러 작업을 수행하여 코드를 테스트하세요

결론

이 튜토리얼에서는 빈 Pandas 데이터프레임을 생성하는 중요성과 이를 정의, 채우기, 액세스 및 작업 수행하는 다양한 방법에 대해 배웠습니다. 빈 데이터프레임은 데이터 구조 초기화, 데이터 흡입을 위한 템플릿 준비, 실제 데이터가 필요하지 않은 Pandas 기능 탐색을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

빈 데이터프레임을 다룰 때는 효율적인 데이터 구조 설계, 일관된 열 유형 및 예외 상황 및 익셉션 처리와 같은 최적의 관행을 고려하세요. 또한 의도하지 않은 데이터프레임 생성 및 성능에 대한 고려 사항과 같은 잠재적인 함정을 염두에 두세요.

튜토리얼 전반에 걸쳐 제공된 예제와 사용 사례는 자신의 데이터 분석 및 처리 프로젝트에서 빈 데이터프레임을 활용할 수 있는 튼튼한 기반을 제공할 것입니다. Pandas 및 그 기능을 더 탐색하면서 빈 데이터프레임을 작업 흐름에 통합하여 데이터 관리 및 처리 작업을 개선할 수 있는 방법을 고려하세요.

추가로 탐색을 위해 고급 Pandas 기능(고급 인덱싱, 데이터 변환, 기타 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리와의 통합)을 탐구할 수도 있습니다. 또한 Pandas 문서와 기타 온라인 자료를 참조하여 더 심층적인 정보 및 예제를 찾아보세요.

조건문

조건문은 특정 조건에 따라 다른 코드 블록을 실행할 수 있도록 하는 프로그래밍의 기본 개념입니다. Python에서 가장 일반적인 조건문은 if, elif, else입니다.

age = 18
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
else:
    print("미성년자입니다.")

이 예제에서, age 변수가 18보다 크거나 같으면 if 문 아래의 코드 블록이 실행되고 "성인입니다."라는 메시지가 출력됩니다. 그렇지 않으면 else 문 아래의 코드 블록이 실행되고 "미성년자입니다."라는 메시지가 출력됩니다.

추가 조건을 추가하려면 elif 문을 사용할 수도 있습니다:

age = 15
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
elif age >= 13:
    print("청소년입니다.")
else:
    print("어린이입니다.")

이 예제에서, age 변수가 18보다 크거나 같으면 if 문 아래의 코드 블록이 실행됩니다. age 변수가 18보다 작지만 13보다 크거나 같으면 elif 문 아래의 코드 블록이 실행됩니다. 이러한 조건을 모두 충족하지 않으면 else 문 아래의 코드 블록이 실행됩니다.

반복문

반복문은 특정 조건이 충족될 때까지 코드 블록을 반복해서 실행하는데 사용됩니다. 파이썬에는 for 반복문과 while 반복문이 두 가지 주요 유형의 반복문이 있습니다.

For 반복문

for 반복문은 리스트, 튜플 또는 문자열과 같은 시퀀스를 반복하는데 사용됩니다. 일반적인 구문은 다음과 같습니다.

for item in sequence:
    # 코드 블록

다음은 이름 목록을 반복하고 각 이름을 출력하는 for 반복문의 예입니다.

names = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
for name in names:
    print(name)

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Alice
Bob
Charlie
David

range() 함수를 사용하여 숫자 시퀀스를 생성하고 반복할 수도 있습니다.

for i in range(5):
    print(i)

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

0
1
2
3
4

While 반복문

while 반복문은 특정 조건이 참인 경우에 코드 블록을 반복해서 실행합니다. 일반적인 구문은 다음과 같습니다.

while condition:
    # 코드 블록

다음은 사용자로부터 양수를 입력하도록 요청하는 while 반복문의 예입니다.

num = 0
while num <= 0:
    num = int(input("양수를 입력하세요: "))
print("입력한 값은:", num)

함수

함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 인수를 사용하고 일부 작업을 수행한 후 값을 반환할 수 있습니다. 파이썬에서는 def 키워드를 사용하여 함수를 정의할 수 있습니다.

def greet(name):
    print("안녕하세요, " + name + "!")
 
greet("Alice")

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

안녕하세요, Alice!

함수는 값도 반환할 수 있습니다.

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

8

기본 매개변수 값을 정의하고 키워드 인수를 사용할 수도 있습니다.

def greet(name, message="Hello"):
    print(message + ", " + name + "!")
 
greet("Alice")
greet("Bob", "Hi")

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

Hello, Alice!
Hi, Bob!

모듈과 패키지

파이썬의 표준 라이브러리는 프로그램에서 사용할 수 있는 다양한 내장 모듈을 제공합니다. 또한 코드를 구성하기 위해 자체 모듈과 패키지를 만들 수도 있습니다.

모듈을 사용하려면 import 문을 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다.

import math
print(math.pi)

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

3.141592653589793

특정 함수 또는 변수만 모듈에서 가져올 수도 있습니다.

from math import sqrt
print(sqrt(25))

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

5.0

자체 모듈을 만들려면 .py 확장자를 가진 Python 파일을 저장하면 됩니다. 예를 들어, 다음 내용을 가진 my_module.py라는 파일을 생성합니다.

def greet(name):
    print("안녕하세요, " + name + "!")

그런 다음 다른 Python 파일에서 해당 모듈에서 greet() 함수를 가져와 사용할 수 있습니다.

from my_module import greet
greet("Alice")

이를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

안녕하세요, Alice!

패키지는 모듈을 계층 구조로 구성하기 위해 사용됩니다. 패키지를 만들려면 패키지 이름을 가진 디렉토리를 생성하고 모듈 파일을 그 안에 배치하면 됩니다. 그런 다음 점 표기법을 사용하여 패키지에서 모듈을 가져올 수 있습니다.

결론

이 튜토리얼에서 조건문, 반복문, 함수, 모듈 및 패키지와 같은 다양한 Python 개념을 배웠습니다. 이러한 요소들은 더 복잡하고 견고한 Python 프로그램을 작성하는 데 필수적인 기본 구성 요소입니다. 이해를 확고히 하기 위해 코드 예제를 실습하고 실험해보는 것을 잊지 마세요. Python 프로그래밍 여정에서 행운을 빕니다!

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