데이터 과학을 위한 Python: 초보자 소개

데이터 과학을 위한 Python: 초보자 가이드

이 가이드에서는 데이터 과학에서 Python의 역할을 소개하고 Pandas, NumPy 및 Matplotlib를 사용한 실습 튜토리얼을 제공합니다. 여러분의 이해를 확고히 하기 위해 간단한 데이터 사이언스 프로젝트를 구축해드리겠습니다.

데이터 과학을 위해 Python을 선택하는 이유는 무엇입니까?

Python의 명확한 구문, 광범위한 라이브러리, 대규모의 활발한 커뮤니티는 데이터 과학 작업에 이상적입니다. 데이터 분석 및 시각화부터 머신러닝 모델 구축에 이르기까지 Python은 효율적이고 접근 가능한 도구를 제공합니다.

pandas, NumPy, Matplotlib 소개

세 가지 핵심 Python 라이브러리가 데이터 과학 워크플로를 지원합니다.

• pandas: 마스터 데이터 조작 및 분석. 구조화된 데이터(예: CSV 파일 및 스프레드시트)를 쉽게 읽고, 쓰고, 변환할 수 있습니다. 주요 데이터 구조는 DataFrames(표 형식 데이터) 및 Series(단일 열)입니다.

• NumPy: 수치 계산의 기초입니다. 다차원 배열을 효율적으로 처리하여 선형 대수 및 통계 분석을 위한 수학 함수를 제공합니다. ndarray오브젝트와 방송 능력이 특히 강력합니다.

• Matplotlib: 매력적인 데이터 시각화를 만들어보세요. 다양한 차트와 플롯(선 그래프, 막대 차트, 산점도 등)을 생성하여 데이터 통찰력을 시각적으로 표현합니다. Pandas 및 NumPy와 원활하게 통합됩니다.

이러한 라이브러리는 포괄적인 툴킷을 제공합니다.

시작하기

전제 조건:

• 파이썬을 설치하세요.
• 코드 편집기를 선택하세요(VS Code 또는 Jupyter Notebook 권장).

설치:

pip을 사용하여 라이브러리를 설치합니다. pip install pandas numpy matplotlib

Python으로 가져와서 설치 확인:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

추가 도움이 필요하면 공식 문서인 pandas, NumPy, Matplotlib를 참조하세요.

간단한 데이터 과학 프로젝트: 영화 데이터 분석

목표: CSV 파일의 영화 데이터를 분석하고 시각화합니다.

CSV 파일 다운로드: [CSV 파일 링크]

환경 설정:

1. 새 Python 프로젝트를 만듭니다.
2. Jupyter Notebook 또는 원하는 편집기를 엽니다.

1. Pandas를 사용하여 데이터 로드 및 검사:

import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview

2. 팬더를 이용한 데이터 조작:

2000년 이후 개봉한 필터영화:

# Filter movies released after 2000
recent_movies = movies[movies['release_year'] > 2000]

# Sort by release year
recent_movies_sorted = recent_movies.sort_values(by='release_year')
recent_movies_sorted

3. NumPy를 사용한 데이터 분석:

평균 영화 평점 계산:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

4. Matplotlib를 사용한 데이터 시각화:

장르별 평균 평점을 표시하는 막대 차트 만들기:

import pandas as pd

# Load movie data
movies = pd.read_csv('path/to/your/movies.csv') # Replace with your file path

# Inspect the data
movies  # or movies.head() for a preview

학습 팁 및 리소스

• 작은 규모로 시작: 먼저 작은 데이터 세트로 연습하세요.
• 실험: 예시를 수정하여 다양한 시나리오를 탐색해 보세요.
• 커뮤니티 리소스: Stack Overflow 및 기타 포럼을 사용하세요.
• 프로젝트 연습: 자신만의 프로젝트를 구축하세요(예: 날씨 데이터 분석).
• 유용한 자료:
  • Python으로 지루한 작업 자동화
  • Python.org
  • 파이썬 과정을 이용한 FreeCodeCamp 데이터 분석
  • Kaggle 데이터세트

결론

Pandas, NumPy 및 Matplotlib를 마스터하면 데이터 과학 여정을 위한 강력한 기반이 제공됩니다. 꾸준히 연습하고, 리소스를 탐색하고, 그 과정을 즐겨보세요!

위 내용은 데이터 과학을 위한 Python: 초보자 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!