1. 데이터 통합의 중요성

데이터 분석에서 가장 중요한 단계 중 하나는 여러 소스로부터 수집된 데이터를 효과적으로 통합하는 것이다. 데이터 분석의 정확도와 효율성은 데이터가 얼마나 잘 통합되었는지에 크게 의존한다. 이런 맥락에서 판다스(Pandas)는 데이터를 통합하고 분석하는 데 필수적인 파이썬 라이브러리다.

1.1 판다스(Pandas)를 활용한 데이터 통합 방법

판다스(Pandas)는 데이터를 합치는 데 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공한다. 그 중에서도 concat과 merge 함수는 데이터를 통합하는 데 특히 유용하다.

1.1.1 Concat(Concatenate) 기능

concat 함수는 '더하다', '붙이다'라는 의미를 가지며, 데이터 프레임을 행이나 열 기준으로 단순히 이어 붙이는 작업을 수행한다. 이때, 데이터 프레임의 인덱스나 열의 이름이 일치하지 않으면, 비어있는 부분은 NaN 값으로 채워진다. 이러한 특징은 데이터가 서로 다른 출처에서 온 경우나 다른 형식을 가지고 있을 때 유용하다.

1.1.1.1 Concat 예시 코드

import pandas as pd

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A2', 'A3'], 'B': ['B2', 'B3']})

출력:

# 행 방향으로 Concat
row_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 열 방향으로 Concat
col_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

행 방향 출력:

열 방향 출력:

1.1.2 Merge 기능

merge 함수는 두 데이터 프레임 간의 공통된 열이나 인덱스를 기준으로 데이터를 합치는 방법을 제공한다. 이는 데이터베이스의 조인 연산과 유사하며, 두 데이터 세트 간의 관계를 정의할 때 유용하다.

1.1.2.1 Merge 예시 코드

# 예시 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({'Key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'A': ['A0', 'A1', 'A2']})
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['K0', 'K1', 'K2'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2']})

출력:

# Key 열을 기준으로 Merge
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Key')

출력:

2. Tidy 데이터

데이터 분석 및 시각화를 위해 데이터의 형식을 맞추는 것도 중요하다. 이를 위해 'Tidy 데이터' 형식을 사용할 수 있다. Tidy 데이터는 각 변수가 열을 형성하고, 각 관측치가 별도의 행을 구성하는 형태를 말한다. 이러한 구조는 데이터 분석과 시각화를 위한 다양한 라이브러리, 특히 Seaborn과 같은 시각화 도구에서 매우 효과적이다.

2.1 Tidy 데이터란?

Tidy 데이터는 다음과 같은 특징을 가지고 있다:

1. 각 변수는 개별의 열로 존재해야 한다.
2. 각 관측치는 별도의 행을 구성해야 한다.
3. 각 표는 단 하나의 관측기준으로 구성되어야 한다.

2.2 Tidy 예시 코드

# 예시 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Jane'],
    'Height': [180, 165],
    'Weight': [75, 60]
})

출력:

# Tidy 형식으로 변환
tidy_df = df.melt(id_vars='Name', var_name='Measurement', value_name='Value')

2.3 Tidy 데이터의 이점

Tidy 데이터 형식은 데이터 분석 및 시각화를 보다 쉽고 효과적으로 만들어 준다. 데이터 처리의 간소화, 시각화와 통계 분석의 용이성, 유연성과 확장성 등이 주요 이점이다.

3. 참고

• 깔끔한 데이터(Tidy data) - Taeyoon Kim