판다스(Pandas)로 데이터 다루기

판다스로 데이터 다루기

판다스는 Python의 데이터 분석 라이브러리로, 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 몇 가지 유용한 기능들을 살펴보겠습니다.

1. 문자열 처리하기

Bash

df['name_upper'] = df['name'].str.upper()
print(df[['name', 'name_upper']])

Output:

Code

    name name_upper
0   John       JOHN
1   Anna       ANNA
2  Peter      PETER
3  Linda      LINDA
4  Justin     JUSTIN

2. 날짜 형식 다루기

Bash

df['birthdate'] = ['2022-06-15', '2023-04-28', '2024-12-01', '2025-01-14']
df['birthdate'] = pd.to_datetime(df['birthdate'])
df['year'] = df['birthdate'].dt.year # 연도만 추출하기, 상황에 따라 년,월,일 추출 모두 가능 합니다. 
# dt.year → 연, dt.month →월 dt.day → 일 dt.hour → 시, dt.minute → 분, dt.second → 초
print(df[['name', 'birthdate', 'year']])

Output:

Code

    name  birthdate  year
0   John 2022-06-15  2022
1   Anna 2023-04-28  2023
2  Peter 2024-12-01  2024
3  Linda 2025-01-14  2025

3. 조건에 따른 값 할당하기

Bash

df['adult'] = df['age'].apply(lambda x: 'Yes' if x >= 18 else 'No')
print(df[['name', 'age', 'adult']])

Output:

Code

    name  age adult
0   John   28   Yes
1   Anna   22   Yes
2  Peter   35   Yes
3  Linda   58   Yes
4  Justin  15   No

4. 그룹화 및 집계하기

Bash

df['group'] = ['A', 'B', 'A', 'B']
grouped = df.groupby('group').agg(total_age=('age', 'sum'))
print(grouped)

Output:

Code

       total_age
group           
A             63
B             80

5. 데이터 피벗하기

Python

pivot_df = df.pivot(index='name', columns='group', values='age')
print(pivot_df)

Output:

Code

group     A     B
name             
Anna    NaN  22.0
John   28.0   NaN
Linda   NaN  58.0
Peter  35.0   NaN

참고자료

판다스 공식 문서