데이터 과학과 분석의 시대에 CSV 파일은 여전히 데이터 저장과 교환의 표준 형식으로 많이 사용됩니다. 파이썬의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 Pandas를 활용하면 CSV 파일을 더욱 쉽게 다룰 수 있습니다. 이번 글에서는 Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽고, 조작하고, 저장하는 방법과 함께 알아두면 유용한 팁들까지 다뤄보겠습니다.
Pandas로 CSV 파일 읽기
CSV 파일을 다루기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 읽어들이는 것입니다. Pandas는 read_csv() 함수를 통해 이를 쉽게 처리할 수 있습니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다:
import pandas as pd
# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('data.csv')
# 데이터 확인
print(df.head())
위 코드에서는 ‘data.csv’ 파일을 데이터프레임으로 불러온 후, 첫 5개의 레코드를 출력합니다. 이 함수는 다양한 옵션을 제공하여, 구분자 지정, 헤더 행 설정, 사용할 열 지정 등 다양한 형식의 CSV 파일을 처리할 수 있도록 도와줍니다.
데이터 조작 및 분석
데이터 조작은 Pandas의 핵심 기능 중 하나입니다. 예를 들어, 특정 열의 값을 변경하거나, 새로운 열을 추가하거나, 조건에 따라 데이터를 필터링할 수 있습니다.
# 특정 열의 데이터 변경
df['column_name'] = df['column_name'].str.upper()
# 새로운 열 추가
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
# 조건에 따라 데이터 필터링
filtered_df = df[df['column_name'] > 50]
위 코드에서는 문자열 데이터를 대문자로 변환하고, 두 열의 값을 더하여 새로운 열을 추가하며, 특정 조건을 만족하는 데이터를 필터링하는 방법을 보여줍니다.
CSV 파일 저장하기
작업이 끝난 후, 수정된 데이터를 CSV 파일로 저장해야 할 때가 있습니다. Pandas의 to_csv() 함수를 사용하면 쉽게 파일로 내보낼 수 있습니다.
# CSV 파일로 저장
df.to_csv('modified_data.csv', index=False)
index=False 옵션은 인덱스 열을 파일에 포함하지 않도록 합니다. 이렇게 하면 CSV 파일이 깔끔하게 저장됩니다.
데이터 처리 꿀팁
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메모리 사용 최적화: 큰 CSV 파일을 읽을 때,
chunksize옵션을 사용하면 메모리 사용을 최적화할 수 있습니다. 이는 파일을 작은 청크 단위로 나누어 처리하여 메모리 부담을 줄이는 데 유용합니다. -
속도 향상: 데이터 타입을 명시적으로 지정하면 파일 읽기 속도를 높일 수 있습니다.
dtype인자를 사용하여 각 열의 타입을 지정할 수 있습니다. -
결측치 처리: 데이터 분석 전에 결측치를 처리하는 것이 중요합니다.
fillna()함수를 사용하여 결측치를 채우거나dropna()로 제거할 수 있습니다.
# 결측치 채우기
df.fillna(0, inplace=True)
# 결측치 있는 행 제거
df.dropna(inplace=True)
결론
Pandas는 데이터 과학 및 분석 작업에서 CSV 파일을 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 도구입니다. 위에서 설명한 기본적인 기능과 팁을 활용하여 데이터 전처리 및 분석을 수월하게 할 수 있습니다. Pandas의 다양한 기능을 익히고 사용하다 보면, 데이터 작업이 더 이상 어렵지 않게 느껴질 것입니다. Pandas와 함께 데이터의 세계를 탐험해 보세요!