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Pandas는 강력하고 인기 있는 Python용 오픈 소스 데이터 분석 및 조작 라이브러리입니다. 데이터 랭글링, 데이터 정리, 데이터 시각화 및 기타 데이터 관련 작업에 사용됩니다. Pandas는 대규모 데이터 세트 작업을 위한 매우 다재다능하고 효율적인 도구이며 데이터를 빠르고 쉽게 분석하고 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 통계 분석 및 기계 학습에도 사용됩니다.
Pandas는 강력하고 인기 있는 Python용 오픈 소스 데이터 분석 및 조작 라이브러리입니다. 데이터 랭글링, 데이터 정리, 데이터 시각화 및 기타 데이터 관련 작업에 사용됩니다. Pandas는 대규모 데이터 세트 작업을 위한 매우 다재다능하고 효율적인 도구이며 데이터를 빠르고 쉽게 분석하고 조작하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 통계 분석 및 기계 학습에도 사용됩니다.
Pandas는 수치 계산을 위한 강력한 도구 모음을 제공하는 NumPy 라이브러리 위에 구축되었습니다. Pandas는 데이터 프레임, 계열 및 패널과 같은 숫자 데이터를 조작하기 위한 광범위한 데이터 구조 및 작업을 제공합니다. 또한 데이터 집계 및 조작을 위한 강력한 기능을 제공합니다.
Pandas는 사용하기 쉽고 간단한 API를 가지고 있습니다. 데이터 랭글링, 데이터 정리, 데이터 시각화, 데이터 분석 등 대용량 데이터 세트를 쉽게 작업할 수 있는 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 또한 필터링, 정렬 및 병합과 같은 데이터 조작을 위한 강력한 기능을 제공합니다.
Pandas는 또한 통계 분석 및 기계 학습과 같은 데이터 분석을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 선형 회귀, k-평균 클러스터링, 의사 결정 트리와 같은 데이터 분석을 위한 다양한 기능을 가지고 있습니다.
Pandas는 미국 소프트웨어 엔지니어인 Wes McKinney가 2008년에 만들었습니다. 그는 Python에서 데이터 분석 및 조작을 위한 도구가 부족한 것에 좌절했고 대규모 데이터 세트로 작업하기 쉽게 해주는 도구를 만들고 싶었습니다.
Pandas는 2009년에 처음 출시되었으며 이후 가장 인기 있는 Python용 데이터 분석 및 조작 라이브러리 중 하나가 되었습니다. 현재 전 세계 수천 명의 데이터 과학자와 개발자가 사용하고 있습니다.
Pandas는 데이터 조작, 분석 및 시각화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 랭글링, 데이터 정리, 데이터 시각화 및 데이터 분석을 위한 강력한 기능이 있습니다. 또한 필터링, 정렬 및 병합과 같은 데이터 조작을 위한 강력한 기능을 제공합니다.
Pandas는 또한 통계 분석 및 기계 학습과 같은 데이터 분석을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 선형 회귀, k-평균 클러스터링, 의사 결정 트리와 같은 데이터 분석을 위한 다양한 기능을 가지고 있습니다.
Pandas는 또한 플로팅 및 시각화 라이브러리와 같은 데이터 시각화를 위한 강력한 기능을 제공합니다. matplotlib, seaborn 및 plotly와 같은 다양한 플로팅 및 시각화 라이브러리가 있습니다.
Pandas를 사용하여 데이터 세트를 분석하는 방법의 예를 살펴보겠습니다. 다양한 유형의 아이리스 꽃에 대한 정보가 포함된 인기 있는 Iris 데이터 세트를 사용합니다. Pandas를 사용하여 데이터 세트를 분석하고 어떤 유형의 붓꽃이 가장 인기 있는지 알아봅니다.
먼저 Pandas 라이브러리와 Iris 데이터 세트를 가져옵니다.
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
이제 Pandas를 사용하여 데이터 세트를 분석합니다. 붓꽃 종류별로 데이터를 그룹화하기 위해 groupby()
함수를 사용할 것입니다.
iris_grouped = iris.groupby('species')
마지막으로 count()
함수를 사용하여 데이터 세트에 있는 각 유형의 붓꽃 수를 세겠습니다.
iris_counts = iris_grouped.count()
결과는 아이리스 꽃의 가장 인기 있는 유형이 세토사이며 데이터 세트에 50개의 샘플이 있음을 보여줍니다.
장점:
단점:
Pandas를 둘러싼 주요 논쟁은 없습니다. Python을 위한 가장 인기 있고 강력한 데이터 분석 및 조작 라이브러리 중 하나로 널리 받아들여지고 있습니다.
Pandas는 NumPy, SciPy 및 Scikit-learn과 같은 Python용 다른 데이터 분석 및 조작 라이브러리와 밀접하게 관련되어 있습니다. 또한 R 및 Julia와 같은 다른 오픈 소스 데이터 분석 및 조작 라이브러리와 관련이 있습니다.
Pandas는 Python에서 데이터 분석 및 조작을 위한 인기 있는 도구가 되었습니다. 전 세계 수천 명의 데이터 과학자와 개발자가 사용합니다.
Pandas는 오픈 소스 라이브러리이므로 누구나 개발에 기여할 수 있습니다. 또한 개발자가 적극적으로 유지 관리하여 최신 트렌드와 기술을 최신 상태로 유지합니다.