Python 내장 함수를 활용한 데이터 분석 기초

데이터 분석에 있어 Python은 광범위한 라이브러리와 강력한 기능으로 인해 인기 있는 언어 중 하나입니다. 이번 글에서는 Python 내장 함수를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

 

목차

1. 서론
2. Python 내장 함수 소개
3. 데이터 처리
4. 데이터 분석
5. 시각화
6. 결론

 

 

서론

Python은 데이터 분석에 있어 다양한 오픈 소스 라이브러리를 제공하고 있습니다. 그러나 기본적인 데이터 분석 작업을 수행하는데 있어서도 Python 내장 함수만으로 충분한 경우가 많습니다. 이 글에서는 Python 내장 함수를 활용하여 데이터 분석 과정을 수행하는 방법에 대해 설명하고, 간단한 예제 코드를 제공하겠습니다.

 

Python 내장 함수 소개

Python 내장 함수는 별도의 라이브러리나 모듈 설치 없이 사용할 수 있는 기본 함수들입니다. 다음은 데이터 분석에 유용한 몇 가지 Python 내장 함수입니다.

 

• len(): 시퀀스의 길이를 반환합니다.
• sum(): 숫자 시퀀스의 합을 반환합니다.
• min(), max(): 시퀀스에서 최소값과 최대값을 반환합니다.
• sorted(): 시퀀스를 정렬한 새로운 리스트를 반환합니다.
• map(): 함수를 시퀀스의 각 요소에 적용한 결과를 반환합니다.
• filter(): 함수를 만족하는 시퀀스의 요소만 반환합니다.
• zip(): 동일한 길이의 두 개 이상의 시퀀스를 병렬로 처리합니다.

 

데이터 처리

데이터 분석 작업을 시작하기 전에 원본 데이터를 정제하고 전처리하는 과정이 필요합니다. Python 내장 함수를 활용하여 다음과 같은 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

 

데이터 정제

데이터 정제는 결측치, 이상치, 중복 데이터 등을 제거하여 데이터의 품질을 높이는 과정입니다. 예를 들어, 다음과 같은 리스트에서 중복 값을 제거하는 코드를 작성할 수 있습니다.

 

data = [1, 2, 3, 2, 4, 5, 4, 6, 7, 6, 8, 9, 8]

unique_data = list(set(data))
print(unique_data)

 

데이터 변환

데이터 변환은 데이터를 적절한 형태로 가공하여 분석에 용이하게 만드는 과정입니다. 예를 들어, 데이터의 값을 제곱하는 코드를 작성할 수 있습니다.

 

data = [1, 2, 3, 4, 5]

squared_data = list(map(lambda x: x**2, data))
print(squared_data)

 

데이터 분석

Python 내장 함수를 사용하여 다음과 같은 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

 

기술통계 분석

기술통계 분석은 데이터의 기본적인 특성을 요약하고 설명하는 분석 방법입니다. 예를 들어, 평균, 중앙값, 최빈값, 범위, 표준편차 등을 계산할 수 있습니다.

 

data = [3, 5, 1, 7, 9, 4, 6, 8, 2, 1, 4, 5, 7, 6, 8, 9, 2, 3]

# 평균
mean = sum(data) / len(data)
print("평균:", mean)

# 중앙값
sorted_data = sorted(data)
middle = len(data) // 2

if len(data) % 2 == 0:
    median = (sorted_data[middle - 1] + sorted_data[middle]) / 2
else:
    median = sorted_data[middle]
print("중앙값:", median)

# 최빈값
from collections import Counter

mode = Counter(data).most_common(1)[0][0]
print("최빈값:", mode)

# 범위
range_value = max(data) - min(data)
print("범위:", range_value)

 

시각화

데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하는 것은 결과를 이해하고 해석하는 데 도움이 됩니다. Python에서는 matplotlib, seaborn, plotly 등의 라이브러리를 사용하여 다양한 차트와 그래프를 그릴 수 있습니다. 간단한 막대 그래프를 그리는 예제 코드는 다음과 같습니다.

 

import matplotlib.pyplot as plt

data = [3, 5, 1, 7, 9, 4, 6, 8, 2]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']

plt.bar(labels, data)
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Bar Chart Example')
plt.show()

 

결론

이 글에서는 Python 내장 함수를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 설명하고 예제 코드를 제공했습니다. Python 내장 함수는 데이터 처리, 변환, 기술통계 분석 등 다양한 분석 작업에 활용할 수 있으며, 별도의 라이브러리나 모듈 설치 없이 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.

 

Python 내장 함수를 활용하면 간단한 데이터 분석 작업을 수행하는데 있어서도 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 하지만 더 복잡한 분석 작업이 필요한 경우에는 pandas, numpy, scipy, scikit-learn 등 다양한 라이브러리를 사용하여 보다 고급 분석 기능을 활용할 수 있습니다.

 

데이터 분석 업무를 시작하거나 기존 작업을 개선하려는 경우, Python 내장 함수를 적극 활용하여 효율적이고 강력한 분석 결과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 업무에 대한 이해를 높이고, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 될 것입니다.