데이터 분석의 핵심 도구: Python과 Pandas로 Excel 데이터 다루기

데이터 분석 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나는 스프레드시트 데이터를 효율적으로 처리하는 능력입니다. 특히 Excel 파일은 비즈니스 환경에서 데이터를 저장하고 공유하는 가장 일반적인 형식 중 하나입니다. 오늘은 Python의 Pandas 라이브러리를 사용하여 Excel 데이터를 처리하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

Python과 Pandas의 강력한 조합

데이터 분석 작업에서 Python은 그 유연성과 풍부한 라이브러리 생태계로 인해 많은 데이터 과학자와 분석가들의 선택을 받고 있습니다. 특히 Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 핵심 도구로, Excel 파일을 다루는 강력한 기능을 제공합니다.

import pandas as pd

data_path = './data/corona_data.xlsx'
corona_data = pd.read_excel(data_path)

위 코드만으로도 Excel 파일을 DataFrame으로 불러와 다양한 분석을 시작할 수 있습니다. 이는 Python과 Pandas가 데이터 분석 워크플로우를 얼마나 간소화하는지 보여주는 좋은 예입니다.

다양한 데이터 추출 방법

Pandas는 데이터에서 특정 열이나 값을 추출하는 여러 방법을 제공합니다.

1. 특정 열 데이터 추출하기

confirmed = corona_data['확진자']
print(confirmed)

이 코드는 ‘확진자’ 열의 데이터를 Series 형태로 추출합니다. Series는 인덱스가 있는 1차원 배열로, 다양한 데이터 분석 작업에 활용할 수 있습니다.

2. NumPy 배열로 변환하기

confirmed = corona_data['확진자'].values

.values 속성을 사용하면 Series를 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다. NumPy 배열은 수치 계산에 최적화되어 있어 대규모 데이터 처리에 효율적입니다.

3. Python 리스트로 변환하기

confirmed = corona_data['확진자'].values.tolist()

때로는 표준 Python 리스트를 사용하는 것이 더 편리할 수 있습니다. .tolist() 메서드를 사용하면 NumPy 배열을 Python 리스트로 쉽게 변환할 수 있습니다.

4. 특정 열만 불러오기

corona_data = pd.read_excel(data_path, usecols="D")
confirmed = corona_data.values.tolist()

Excel 파일에서 특정 열만 불러오고 싶다면 usecols 매개변수를 사용할 수 있습니다. 이는 대용량 파일을 다룰 때 메모리를 절약하는 데 유용합니다.

조건부 데이터 필터링

Pandas의 강력한 기능 중 하나는 복잡한 조건을 사용한 데이터 필터링입니다.

1. 특정 날짜의 데이터 추출하기

import datetime as dt
death_0730 = corona_data.loc[corona_data['날짜'] == dt.datetime(2020,7,30), '사망자']

loc 인덱서를 사용하면 특정 조건을 만족하는 행과 열을 동시에 선택할 수 있습니다. 위 예시는 2020년 7월 30일의 사망자 수를 추출합니다.

2. 임계값 기반 필터링

confirmed_10000 = corona_data.loc[corona_data['확진자'] >= 10000]

이 코드는 확진자 수가 10,000명 이상인 모든 행을 선택합니다. 이러한 필터링은 특정 조건을 만족하는 데이터만 분석하고자 할 때 유용합니다.

Python vs Swift: 데이터 분석 관점에서

데이터 분석 분야에서는 도구의 선택이 작업 효율성에 큰 영향을 미칩니다. Swift는 Apple 생태계에서 강력한 프로그래밍 언어이지만, 데이터 분석에서는 Python이 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다:

1. 생태계의 성숙도: Python은 Pandas, NumPy, Matplotlib 등 데이터 분석에 특화된 라이브러리 생태계가 매우 풍부합니다.
2. 사용 편의성: Python과 Pandas는 Excel 파일 처리를 위한 직관적인 인터페이스를 제공합니다.
3. 크로스 플랫폼 지원: Python은 모든 주요 운영 체제에서 동일하게 작동하므로, 플랫폼 간 이동성이 높습니다.
4. 커뮤니티 지원: Python은 데이터 분석 커뮤니티에서 널리 사용되므로, 문제 해결을 위한 리소스가 풍부합니다.

결론

Excel 데이터 분석에 있어 Python과 Pandas의 조합은 강력하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 간단한 코드만으로도 데이터를 불러오고, 조작하고, 분석할 수 있는 능력은 데이터 기반 의사결정을 위한 핵심 역량입니다.

데이터 분석 여정을 시작하거나 기술을 향상시키고자 한다면, Python과 Pandas를 마스터하는 것은 Excel 데이터를 효과적으로 다루기 위한 탁월한 투자가 될 것입니다.