데이터 분석가가 배워야 할 최고의 Python 라이브러리 10가지

튜토리얼

파이썬은 단순성, 유연성, 강력한 라이브러리로 인해 데이터 분석 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 이는 데이터를 분석하고 시각화를 만들며 복잡한 분석을 수행하는 데 훌륭한 도구로 만들어 줍니다.

데이터 분석가로 시작하려는 분이든지 도구 상자를 확장하려는 분이든지, 올바른 파이썬 라이브러리를 알고 있다면 파이썬에서 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

본 문서에서는 데이터 분석가가 알아야 할 10가지 파이썬 라이브러리를 다루며, 이를 간단한 용어로 설명하고 데이터 분석 문제를 해결하는 데 어떻게 사용할 수 있는지 예를 제시할 것입니다.

1. 판다스 – 데이터 가공이 쉬워지다

판다스는 데이터 조작과 분석을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다. 이는 두 가지 필수 데이터 구조를 제공합니다: 시리즈 (1차원) 및 데이터프레임 (2차원), 이를 통해 테이블이나 CSV 파일과 같은 구조화된 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.

주요 기능:

  • 효율적인 누락 데이터 처리.
  • 데이터 집계 및 필터링.
  • 데이터셋의 쉬운 병합 및 결합.
  • CSV, Excel, SQL, JSON과 같은 형식에서 데이터 가져오기 및 내보내기.

왜 배워야 하나요?

  • 데이터 정리: 판다는 결측값, 중복 및 데이터 변환을 처리하는 데 도움이 됩니다.
  • 데이터 탐색: 추세를 탐색하기 위해 데이터를 쉽게 필터링, 정렬 및 그룹화할 수 있습니다.
  • 파일 처리: 판다는 CSV, Excel, SQL 등 다양한 파일 형식에서 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다.

판다 사용의 기본 예:

import pandas as pd

# Create a DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# Filter data
filtered_data = df[df['Age'] > 28]
print(filtered_data)

2. NumPy – 데이터 조작을 위한 기반

NumPy (수치 파이썬)은 대규모 다차원 배열 및 행렬을 지원하며 이에 작용하는 다양한 수학 함수를 제공하는 숫자 계산을 위한 가장 기본적인 Python 라이브러리입니다.

NumPy는 종종 판다와 같은 더 고급 라이브러리의 기반으로 사용되며 숫자나 대규모 데이터 집합을 다루는 모든 작업에 대한 기본 라이브러리입니다.

주요 기능:

  • 수학 함수 (평균, 중앙값, 표준 편차 등).
  • 랜덤 숫자 생성.
  • 배열에 대한 원소별 연산.

왜 배워야 하나요?

  • 효율적인 데이터 처리: NumPy 배열은 Python 리스트보다 더 빠르고 적은 메모리를 사용합니다.
  • 수학 연산: 대규모 데이터셋에서 덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 기타 수학 연산을 쉽게 수행할 수 있습니다.
  • 라이브러리 통합: Pandas, Matplotlib, Scikit-learn을 포함한 많은 데이터 분석 라이브러리가 데이터 처리를 위해 NumPy에 의존합니다.

NumPy의 기본적인 사용 예시:

import numpy as np

# Create a NumPy array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Perform element-wise operations
arr_squared = arr ** 2
print(arr_squared)  # Output: [ 1  4  9 16 25]

3. Matplotlib – 데이터 시각화

Matplotlib은 파이썬에서 다양한 정적, 애니메이션 및 대화식 플롯을 생성할 수 있는 강력한 시각화 라이브러리입니다.

바 차트, 라인 플롯, 산점도, 히스토그램과 같은 그래프를 만드는 데 사용되는 주요 도구입니다.

주요 기능:

  • 라인, 바, 산점도, 파이 차트.
  • 사용자 정의 가능한 플롯.
  • Jupyter 노트북과의 통합.

왜 배워야 할까요?

  • 사용자 정의 가능한 플롯: 플롯의 모양(색상, 글꼴, 스타일)을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
  • 다양한 종류의 플롯: 기본 플롯부터 히트맵과 3D 플롯과 같은 복잡한 시각화까지 다양합니다.
  • 라이브러리 통합: Matplotlib은 Pandas와 NumPy와 잘 작동하여 이러한 라이브러리에서 데이터를 직접 플로팅하기 쉽습니다.

Matplotlib 사용의 기본적인 예시:

import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a line plot
plt.plot(x, y)
plt.title('Line Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

4. Seaborn – 고급 통계 시각화

Seaborn는 Matplotlib 위에 구축되어 있으며, 매력적이고 정보丰富的 통계 그래픽을 그리기 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다.

박스 플롯, 바이올린 플롯, 페어 플롯과 같은 복잡한 시각화를 생성하는 과정을 단순화합니다.

주요 기능:

  • 아름다운 기본 스타일.
  • 히트맵, 바이올린 플롯, 페어 플롯과 같은 복잡한 플롯을 위한 고수준 함수.
  • 판다스와의 통합.

왜 배워야 할까요?

  • 통계 시각화: Seaborn은 서로 다른 데이터 특성 간의 관계를 시각화하는 것을 쉽게 만듭니다.
  • 향상된 미적 요소: 자동으로 더 나은 스타일과 색상 스킴을 플롯에 적용합니다.
  • 판다스와 작동: DataFrames을 Pandas에서 직접 플롯할 수 있습니다.

Seaborn을 사용하는 기본 예제:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load a sample dataset
data = sns.load_dataset('iris')

# Create a pairplot
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()

5. Scikit-learn – 기계 학습을 쉽게

Scikit-learn는 기계 학습을 위한 널리 사용되는 파이썬 라이브러리로, 데이터 마이닝과 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공하며, 감독 학습과 비감독 학습 알고리즘에 중점을 둡니다.

주요 기능:

  • 데이터 전처리.
  • 지도 및 비지도 학습 알고리즘.
  • 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝.

학습하는 이유

  • 머신 러닝 모델: Scikit-learn은 선형 회귀, 의사 결정 트리, k-means 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 제공합니다.
  • 모델 평가: 데이터셋 분할, 모델 성능 평가, 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 도구를 제공합니다.
  • 데이터 전처리 도구: Scikit-learn은 특성 스케일링, 범주형 변수 인코딩, 결측 데이터 처리를 위한 내장 함수를 제공합니다.

Scikit-learn 사용 예시:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# Load dataset
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# Split dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predict and evaluate
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions[:5])  # Display first 5 predictions

6. Statsmodels – 통계 모델과 검정

Statsmodels는 통계 모델링을 위한 클래스와 함수를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 가설 검정, 회귀 모델 적합, 시계열 분석을 수행하기 위한 도구를 포함하고 있습니다.

주요 기능:

  • 회귀 모델.
  • 시계열 분석.
  • 통계적 검정.

학습하는 이유

  • 회귀 분석: Statsmodels는 일반 최소 제곱법 (OLS) 및 로지스틱 회귀를 포함한 여러 회귀 기법을 제공합니다.
  • 통계 테스트: t-검정, 카이제곱 검정, ANOVA와 같은 여러 통계 테스트를 제공합니다.
  • 시계열 분석: Statsmodels는 시간 종속 데이터를 분석하고 예측하는 데 유용합니다.

Statsmodels 사용의 기본 예:

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# Sample data
X = np.random.rand(100)
y = 2 * X + np.random.randn(100)

# Fit a linear regression model
X = sm.add_constant(X)  # Add a constant term for the intercept
model = sm.OLS(y, X).fit()

# Print summary of the regression results
print(model.summary())

7. SciPy – 고급 과학 및 기술 컴퓨팅

SciPy는 NumPy를 기반으로 하는 오픈 소스 라이브러리로, 과학 및 기술 컴퓨팅을 위한 추가 기능을 제공합니다.

최적화, 적분, 보간, 고유값 문제 및 기타 고급 수학 연산을 위한 알고리즘이 포함되어 있습니다.

주요 기능:

  • 최적화.
  • 신호 처리.
  • 통계 함수.

왜 배워야 할까요?

  • 과학적 컴퓨팅: SciPy는 복잡한 수학 문제를 해결하기 위한 다양한 도구를 포함하고 있습니다.
  • 최적화 알고리즘: 문제에 대한 최적 솔루션을 찾기 위한 방법을 제공합니다.
  • 신호 처리: 데이터에서 신호를 필터링하고, 추세를 감지하며, 분석하는 데 유용합니다.

SciPy 사용의 기본 예:

from scipy import stats
import numpy as np

# Perform a t-test
data1 = np.random.normal(0, 1, 100)
data2 = np.random.normal(1, 1, 100)

t_stat, p_val = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f'T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_val}')

8. Plotly – 대화형 시각화

Plotly는 대화식 웹 기반 시각화를 만들기 위한 라이브러리입니다. 사용자가 확대하고 마우스를 올리며 상호 작용할 수 있는 플롯을 만들 수 있습니다.

주요 기능:

  • 대화식 플롯.
  • 3D 플롯 지원.
  • 대시 대시보드 구축을 위한 통합.

왜 배워야 하는가?

  • 대화식 플롯: Plotly를 사용하면 사용자가 데이터와 상호 작용할 수 있는 그래프를 쉽게 만들 수 있습니다.
  • 웹 통합: Plotly 플롯을 웹 응용 프로그램에 쉽게 통합하거나 온라인으로 공유할 수 있습니다.
  • 풍부한 시각화: 3D 플롯, 히트맵 및 지리적 지도를 포함한 다양한 시각화를 지원합니다.

Plotly 사용의 기본적인 예시:

import plotly.express as px

# Sample data
data = px.data.iris()

# Create an interactive scatter plot
fig = px.scatter(data, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

9. OpenPyXL – 엑셀 파일 작업

OpenPyXL는 Excel .xlsx 파일을 읽고 쓸 수 있게 해주는 Python 라이브러리입니다. 비즈니스 및 금융 환경에서 흔히 볼 수 있는 Excel 데이터를 다룰 때 유용한 도구입니다.

주요 기능:

  • .xlsx 파일 읽고 쓰기.
  • Excel 파일에 차트 추가.
  • Excel 워크플로 자동화.

왜 배워야 하는가?

  • 엑셀 파일 처리: Openpyxl을 사용하면 엑셀 관련 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 읽고, 쓰고, 형식을 지정하는 작업 등이 있습니다.
  • 데이터 추출: 엑셀 파일에서 특정 데이터 포인트를 추출하여 Python을 사용하여 조작할 수 있습니다.
  • 보고서 생성: 엑셀로 직접 자동화된 보고서를 생성할 수 있습니다.

기본적인 OpenPyXL 사용 예제:

from openpyxl import Workbook

# Create a new workbook and sheet
wb = Workbook()
sheet = wb.active

# Add data to the sheet
sheet['A1'] = 'Name'
sheet['B1'] = 'Age'

# Save the workbook
wb.save('data.xlsx')

10. BeautifulSoup – 웹 스크래핑

BeautifulSoup은 웹 스크래핑에 사용되는 강력한 Python 라이브러리입니다. 즉, HTML 및 XML 문서에서 데이터를 추출하는 작업을 의미합니다. 웹 페이지를 분석하고 필요한 데이터를 추출하는 것이 쉽습니다.

CSV나 JSON 같은 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 제공되지 않는 웹 데이터를 다루고 있다면, BeautifulSoup은 웹 페이지의 HTML 구조와 상호작용할 수 있게 해줍니다.

주요 기능:

  • HTML 및 XML 문서 분석.
  • 특정 요소(예: 태그, 속성) 찾기 및 추출.
  • requests와의 통합을 통해 데이터 가져오기.

왜 배워야 할까요?

  • 웹 스크래핑: BeautifulSoup은 복잡한 HTML 및 XML 문서에서 데이터를 추출하는 과정을 간소화합니다.
  • 라이브러리와의 호환성: 웹 페이지를 다운로드하는 requests와 데이터를 구조화된 형식으로 저장하는 pandas와 잘 작동합니다.
  • 효율적인 검색: 태그, 클래스, ID로 요소를 검색하거나 CSS 선택기를 사용하여 원하는 정확한 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.
  • 데이터 정리: 종종 웹사이트의 데이터는 지저분합니다. BeautifulSoup은 관련 부분을 정리하고 추출하여 분석을 쉽게 만들어 줍니다.

기본적인 BeautifulSoup 사용 예:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# Fetch the web page content using requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

# Parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Find a specific element by tag (for example, the first <h1> tag)
h1_tag = soup.find('h1')

# Print the content of the <h1> tag
print(h1_tag.text)
결론

지저분한 데이터를 정리하든, 통찰력을 시각화하든, 예측 모델을 구축하든, 이러한 도구는 데이터 분석가 경력을 쌓는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 작은 프로젝트로 연습을 시작하면 곧 실제 데이터 문제를 쉽게 해결할 수 있을 것입니다.

Source:
https://www.tecmint.com/python-libraries-for-data-analysis/