파이썬 pandas4 파이썬 Pandas와 데이터베이스의 효율적인 데이터 관리 방법 이번 포스팅은 파이썬에서 데이터베이스를 연결할 때 Pandas를 이용해 데이터를 관리하는 방법에 대해서 정리해 보려고 합니다. 데이터베이스 연동은 데이터 분석 및 관리 작업에서 중요한 부분이며, Pandas는 이를 더욱 간편하게 만들어주는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 데이터베이스와 Pandas의 통합을 통해 데이터를 쿼리하고 가공하는 과정을 실제 예제와 함께 살펴보도록 하겠습니다. 1. Pandas를 사용하여 데이터베이스 연동 Pandas를 사용하여 데이터베이스와 연동하는 방법은 주로 SQLAlchemy를 이용하는 것이 일반적입니다. SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 시스템과 호환되며, Pandas와 통합하기 쉽습니다. 1. SQLAlchemy 설치 먼저 SQLAlchemy를 설치합니다. 다음.. 2023. 10. 1. 파이썬 pandas를 이용한 데이터 분석 예제 이번 포스팅에서는 파이썬 Pandas를 활용하여 실제 데이터셋을 다루고, 데이터를 분석하고 시각화하는 다양한 예제를 살펴보려고 합니다. Pandas를 사용하면 데이터를 효율적으로 불러오고 정리하며, 데이터셋에서 유용한 인사이트를 도출하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 다양한 예제를 통해 데이터 분석 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다. 그럼 어떤 내용이 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 1. 가상의 매출 데이터 가상의 매출 데이터를 표현한 CSV 파일 (sales_data.csv)을 사용합니다. 이 데이터셋에는 제품, 판매량, 가격 및 판매일자 등의 열이 포함되어 있습니다. import pandas as pd # CSV 파일에서 데이터 불러오기 df = pd.read_csv('sales_data... 2023. 9. 30. 파이썬 pandas를 이용한 대용량 데이터 처리하기 이번 포스팅은 파이썬 Pandas를 활용하여 대용량 데이터 처리에 대한 효과적인 전략과 기술을 정리하고자 합니다. 대용량 데이터는 현대 데이터 분석에서 빈번하게 다뤄지며, 이러한 데이터를 Pandas를 이용하여 어떻게 처리하고 최적화하는지에 대한 내용을 다룰 것입니다. 그럼 어떤 내용들이 있는지 하나씩 정리해 보도록 하겠습니다. 1. 메모리의 효율적인 데이터 구조 Pandas에서 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 데이터 구조에는 주로 다음 두 가지가 있습니다: Categorical 데이터 유형과 Sparse 데이터 프레임입니다. 1. Categorical 데이터 유형 (범주형 데이터) 정의 Categorical은 카테고리 형식의 데이터를 저장하기 위한 Pandas의 데이터 유형 중 하나입니다. 이는 유한.. 2023. 9. 29. 파이썬 데이터 조작의 핵심 pandas 알아보기 이번 포스팅은 파이썬의 pandas에 대해서 정리해 보려고 합니다. pandas는 데이터 분석과 조작을 위한 강력한 도구로, 데이터프레임과 시리즈와 같은 데이터 구조를 제공하여 데이터를 효율적으로 다룰 수 있게 해줍니다 그럼 pandas가 무엇인지 하나씩 정리해 보도록 하겠습니다. 1. pandas란? 파이썬 pandas는 데이터 분석과 데이터 조작을 위한 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다. pandas는 구조화된 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있도록 다양한 데이터 구조와 함수를 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 데이터를 읽어 들이고 정리하며, 필요한 정보를 추출하고 변환할 수 있습니다. 특징 1. DataFrame과 Series pandas의 핵심 데이터 구조는 DataFrame과 Series입.. 2023. 9. 28. 이전 1 다음
