파이썬 데이터 분석이 어려운 이유? 10년차 현업 데이터 분석가가 알려드려요

┌──────────┬───────┬─────────┐ │ 이름 │ 나이 │ 취미 │ ├──────────┼───────┼─────────┤ │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────────┼───────┼─────────┤ │ 영희 │ 30 │ 독서 │ ├──────────┼───────┼─────────┤ │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────────┴───────┴─────────┘

❌ 마우스가 없습니다 ❌ B3 같은 셀 주소도 없습니다

0번 1번 2번 ┌────┬────┬────┐ │철수 │영희 │민수 │ └────┴────┴────┘

이름들 = ["철수", "영희", "민수"] 이름들[0] # → "철수" 이름들[1] # → "영희" 이름들[2] # → "민수"

명단 = [ ["철수", 25, "게임"], # 0번 줄 ["영희", 30, "독서"], # 1번 줄 ["민수", 28, "운동"] # 2번 줄 ]

0번칸 1번칸 2번칸 ┌──────┬───────┬───────┐ 0번 줄 → │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────┼───────┼───────┤ 1번 줄 → │ 영희 │ 30 │ 독서 │ ├──────┼───────┼───────┤ 2번 줄 → │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────┴───────┴───────┘

"영희 나이"를 찾아보자! 1️⃣ 영희는 몇 번 줄? → 1번 줄 2️⃣ 나이는 몇 번 칸? → 1번 칸 ┌──────┬───────┬───────┐ 0번 줄 │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────┼───────┼───────┤ 1번 줄 → │ 영희 │ ⭐ │ 독서 │ ← 여기! ├──────┼───────┼───────┤ 2번 줄 │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────┴───────┴───────┘ ↑ 1번 칸

명단[1][1] # → 30 ↑ ↑ 줄 칸

0번 칸 = 이름? 나이? 취미? 1번 칸 = ??? 2번 칸 = ???

┌─────────────────────┐ │ 내 서랍장 │ ├──────────┬──────────┤ │ 양말 │ 🧦🧦🧦 │ ├──────────┼──────────┤ │ 속옷 │ 🩲🩲🩲 │ ├──────────┼──────────┤ │ 티셔츠 │ 👕👕👕 │ └──────────┴──────────┘ 이름표 내용물

철수_개인정보 = { "이름": "철수", "나이": 25, "취미": "게임" } 철수_개인정보["나이"] # → 25

명단 = [ {"이름": "철수", "나이": 25, "취미": "게임"}, {"이름": "영희", "나이": 30, "취미": "독서"}, {"이름": "민수", "나이": 28, "취미": "운동"} ]

┌───────────────────────────────────────┐ │ 0번 → {"이름":"철수", "나이":25, ...} │ ├───────────────────────────────────────┤ │ 1번 → {"이름":"영희", "나이":30, ...} │ ├───────────────────────────────────────┤ │ 2번 → {"이름":"민수", "나이":28, ...} │ └───────────────────────────────────────┘

명단[1]["나이"] # → 30 ↑ ↑ 1번째 "나이" 이름표

원하는 것: [25, 30, 28] 현실: 명단[0]["나이"] # 25 명단[1]["나이"] # 30 명단[2]["나이"] # 28 → 하나씩 다 쳐야 함 😢

import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "이름": ["철수", "영희", "민수"], "나이": [25, 30, 28], "취미": ["게임", "독서", "운동"] })

이름 나이 취미 ┌──────┬──────┬──────┐ 0 │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────┼──────┼──────┤ 1 │ 영희 │ 30 │ 독서 │ ├──────┼──────┼──────┤ 2 │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────┴──────┴──────┘ ↑ ↑ 행 번호 열 이름

"나이 열 전체 주세요!" 이름 나이 취미 ┌──────┬──────┬──────┐ 0 │ 철수 │ ⬇️ │ 게임 │ ├──────┼──────┼──────┤ 1 │ 영희 │ ⬇️ │ 독서 │ ├──────┼──────┼──────┤ 2 │ 민수 │ ⬇️ │ 운동 │ └──────┴──────┴──────┘

df["나이"] # 결과: # 0 25 # 1 30 # 2 28

"1번 사람 정보 전체 주세요!" 이름 나이 취미 ┌──────┬──────┬──────┐ 0 │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────┼──────┼──────┤ 1 │ ➡️➡️➡️➡️➡️➡️➡️➡️➡️ │ ← 영희 정보 통째로! ├──────┼──────┼──────┤ 2 │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────┴──────┴──────┘

df.loc[1] # 결과: # 이름 영희 # 나이 30 # 취미 독서

"1번 사람의 나이만요!" 이름 나이 취미 ┌──────┬──────┬──────┐ 0 │ 철수 │ 25 │ 게임 │ ├──────┼──────┼──────┤ 1 │ 영희 │ ⭐ │ 독서 │ ← 여기! ├──────┼──────┼──────┤ 2 │ 민수 │ 28 │ 운동 │ └──────┴──────┴──────┘

df.loc[1, "나이"] # → 30

"25살보다 많은 사람만 보여주세요!" 이름 나이 취미 ┌──────┬──────┬──────┐ 1 │ 영희 │ 30 │ 독서 │ ✅ 30 > 25 ├──────┼──────┼──────┤ 2 │ 민수 │ 28 │ 운동 │ ✅ 28 > 25 └──────┴──────┴──────┘ (철수는 25살이라 제외됨)

df[df["나이"] > 25]

df["나이"].mean() # 평균 → 27.67 df["나이"].sum() # 합계 → 83 df["나이"].max() # 최댓값 → 30 df["나이"].min() # 최솟값 → 25

리스트로 표 데이터 다루기 → 거의 안 씀 딕셔너리로 표 데이터 다루기 → 가끔 씀 (API 데이터 받을 때) 데이터프레임 → 99% 이거 씀

import pandas as pd # 1. 파일 불러오기 df = pd.read_csv("데이터.csv") df = pd.read_excel("데이터.xlsx") # 2. 데이터 훑어보기 df.head() # 앞에서 5줄 불러오기 df.tail() # 뒤에서 5줄 불러오기 df.info() # 전체 정보 요약 df.describe() # 기본 통계 요약 # 3. 특정 열 가져오기 df["열이름"] df[["열1", "열2"]] # 4. 조건 필터링 df[df["나이"] > 25] df[df["이름"] == "영희"] # 5. 통계 계산 df["나이"].mean() df.groupby("부서")["매출"].sum()

┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 파이썬 데이터 분석이 어려운 건 │ │ 코딩 실력 때문이 아닙니다. │ │ │ │ "데이터를 담는 그릇"이 낯설었던 거예요. │ │ │ │ 표 데이터 = 데이터프레임(pandas) │ │ 이것만 잘 쓰면 됩니다! │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘