Pandas의 중요한 트릭 TOP 5

데이터 사이언스 업무에 있어 데이터 분석을 위해 Pandas는 매우 중요합니다. Pandas 기능 중 도움이 될 만한 기능을 소개하는 기사 공유합니다.😃 (출처: Medium) 1️⃣ 쿼리를 통한 단순화된 데이터 필터링 * Pandas의 query() 기능은 조건에 따라 데이터프레임에서 행을 선택하는 간결한 방법을 제공합니다. 2️⃣ Pandas의 리샘플링을 사용한 마스터 시계열 분석 * Pandas를 사용하면 시간이 지남에 따라 변경되는 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 보통 이러한 종류의 데이터는 날짜나 시간으로 표시됩니다. * Pandas를 사용하면 이 일일 데이터를 주 또는 달로 그룹화할 수 있습니다. 이를 통해 장기간에 걸친 추세를 확인할 수 있습니다. 3️⃣ Pandas의 범주형 데이터 * 데이터 작업 시 범주형 데이터 유형에 대한 Pandas의 서포트 기능은 매우 강력합니다. 4️⃣ Pandas의 다차원 데이터 분석 * Pandas에는 MultiIndex, 즉 계층적 인덱싱이라는 도구가 있습니다. 테이블처럼 2개 이상의 수준으로 데이터를 처리할 수 있지만 더 쉽습니다. * MultiIndex는 이 데이터를 시간과 장소별로 동시에 쉽게 볼 수 있도록 구성합니다. 5️⃣ 메모리 최적화 * Pandas에는 메모리를 덜 사용하는 특별한 도구가 있는데, 이는 대규모 데이터 세트에 적합합니다. 이는 컴퓨터 메모리를 너무 많이 사용하지 않고도 많은 양의 데이터로 작업할 수 있음을 의미합니다. * 데이터 과학자가 수백만 개의 레코드를 확인해야 하는 경우 Pandas는 작업을 빠르게 만들고 더 많은 데이터를 처리할 수 있도록 도와줍니다. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 원본 기사를 통해 5가지 Pandas 트릭에 대한 간단한 예제를 확인하실 수 있습니다. 감사합니다.🙏 [Source Link] https://medium.datadriveninvestor.com/5-pandas-tricks-that-will-blow-your-mind-as-a-data-scientist-cd4cd7499dba