Data Analysis

Modin Modin은 pandas를 대체할 수 있는 고성능 데이터프레임 라이브러리. 주요 특징 Pandas API 호환성: pandas와 거의 동일한 API를 제공하여 기존 코드를 쉽게 마이그레이션할 수 있다. 병렬 처리: 다중 코어를 활용하여 데이터 처리 속도를 크게 향상시킨다. 분산 컴퓨팅: Ray, Dask, Unidist 등 다양한 백엔드를 지원하여 분산 환경에서 실행할 수 있다. 대용량 데이터 처리: 메모리 크기를 초과하는 대규모 데이터셋도 효율적으로 처리할 수 있다. 쉬운 사용법: pandas import 문을 modin으로 변경하는 것만으로 사용 가능하다. 성능 향상 4코어 노트북에서 최대 4배 속도 향상 대규모 데이터셋(~1TB+)에서도 효율적으로 작동 메모리 사용량 최적화로 pandas보다 2-4배 적은 RAM 사용 사용 예시 1 2 3 4 import modin.pandas as pd df = pd.read_csv("large_dataset.csv") result = df.groupby("column").mean() 장점 간편한 사용: pandas 코드를 그대로 사용 가능 확장성: 단일 머신에서 클러스터까지 확장 가능 메모리 효율성: 대용량 데이터 처리에 적합 다양한 백엔드 지원: Ray, Dask, MPI 등 선택 가능 제한사항 pandas API의 90% 정도만 지원 (지속적으로 확장 중) 일부 고급 기능에서는 pandas로 폴백되어 성능 저하 가능성 Modin은 대규모 데이터 분석, 머신러닝 파이프라인, 데이터 전처리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, pandas의 성능 한계를 극복하고자 하는 데이터 과학자들에게 유용한 도구이다. ...

Dask Dask는 파이썬을 위한 유연한 병렬 컴퓨팅 라이브러리. 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 주요 특징 대규모 데이터셋 처리: Dask는 메모리에 들어가지 않는 매우 큰 데이터셋을 처리할 수 있다. 병렬 및 분산 컴퓨팅: 복잡한 병렬 알고리즘을 쉽게 작성할 수 있으며, 여러 머신에 걸쳐 작업을 분산시킬 수 있다. 지연 실행(lazy execution): 작업을 즉시 실행하지 않고, 계산 그래프를 구성하여 최적화하고 효율적으로 실행한다. NumPy, Pandas, Scikit-Learn과의 호환성: 이러한 라이브러리들의 대규모 데이터셋에 대한 확장된 버전을 제공한다. 동적 작업 스케줄링: 계산 작업을 동적으로 스케줄링하여 리소스 사용을 최적화한다. 장점 pandas와 유사한 API로 사용이 쉬움 대용량 데이터 처리에 효율적 병렬 처리를 통한 빠른 연산 속도 단점 복잡한 연산 시.compute() 함수 사용으로 인한 시간 소요 일부 고급 기능에서는 제한적일 수 있음 Dask의 구성 Dask는 크게 세 부분으로 구성되어 있다: ...

Polars Polars는 고성능 데이터 처리를 위해 설계된 파이썬 DataFrame 라이브러리. Rust로 작성된 핵심 엔진을 기반으로 하여 빠른 속도와 효율성을 제공한다. 주요 특징 높은 성능: Rust로 작성되어 메모리 최적화와 병렬 처리를 통해 대규모 데이터셋을 빠르게 처리한다. 직관적인 API: 사용자 친화적인 문법으로 데이터 조작 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 지연 평가(Lazy Evaluation): 쿼리 최적화를 통해 효율적인 실행 계획을 수립한다. Apache Arrow 기반: 컬럼 기반 데이터 형식을 사용하여 벡터화된 쿼리 처리가 가능하다. GPU 지원: NVIDIA GPU를 활용한 고성능 in-memory 작업을 지원한다. 장점 속도: pandas보다 10-100배 빠른 성능을 보여준다. 메모리 효율성: pandas에 비해 2-4배 적은 RAM을 사용한다. 확장성: 대규모 데이터셋 처리에 적합하다. 병렬 처리: 여러 CPU 코어를 자동으로 활용한다. 유연한 실행 모드: 즉시 실행(eager execution)과 지연 실행(lazy execution)을 모두 지원한다. 사용 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import polars as pl # DataFrame 생성 df = pl.DataFrame({ "A": [1, 2, 3, 4, 5], "B": ["a", "b", "c", "d", "e"] }) # 데이터 필터링 filtered_df = df.filter(pl.col("A") > 2) # 그룹화 및 집계 result = df.groupby("B").agg(pl.col("A").sum()) Polars는 대규모 데이터 처리, 고성능 분석 작업, 그리고 실시간 데이터 처리가 필요한 프로젝트에 특히 적합하다. pandas와 유사한 문법을 제공하면서도 더 나은 성능을 제공하여, 데이터 과학자들과 분석가들 사이에서 인기를 얻고 있다. ...

Numpy NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 과학 계산을 위한 핵심 라이브러리. 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공하며, 데이터 분석, 머신러닝, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 주요 특징 다차원 배열 객체(ndarray): 동일한 데이터 타입을 가진 원소들로 구성된 다차원 배열을 제공한다. 효율적인 메모리 사용: 동일한 데이터 타입을 사용하여 메모리를 효율적으로 활용한다. 빠른 연산 속도: C언어로 구현되어 있어 연산 속도가 매우 빠르다. 다양한 수학 함수: 기본적인 산술 연산부터 복잡한 선형대수 연산까지 다양한 수학 함수를 제공한다. 주요 기능 배열 생성: np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.arange() 등의 함수로 다양한 배열을 생성할 수 있다. 배열 연산: 원소별 연산, 행렬 곱셈, 전치 등 다양한 배열 연산을 지원한다. 인덱싱과 슬라이싱: 복잡한 인덱싱과 슬라이싱 연산을 통해 배열의 특정 부분에 접근할 수 있다. 통계 함수: sum(), mean(), std(), var(), min(), max() 등 다양한 통계 함수를 제공한다. 선형 대수 연산: np.dot(), np.linalg 모듈을 통해 행렬 곱셈, 역행렬, 고유값 계산 등을 수행할 수 있다. 사용 예시 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 기본 연산 print(arr + 1) # [2 3 4 5 6] print(arr * 2) # [2 4 6 8 10] # 통계 함수 print(np.mean(arr)) # 3.0 print(np.sum(arr)) # 15 # 다차원 배열 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(matrix.shape) # (2, 3) 응용 분야 NumPy는 데이터 분석, 머신러닝, 이미지 처리, 금융 모델링, 신호 처리, 천문학, 물리학, 기후 과학, 로보틱스 등 다양한 분야에서 활용된다. ...

Pandas 데이터를 다루기 위한 강력한 도구로, 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 형태로 데이터를 처리할 수 있게 해준다. 가장 핵심이 되는 두 가지 데이터 구조는 Series(1차원)와 DataFrame(2차원)이다. 데이터 구조 상세 설명: Series Series는 1차원 배열과 같은 구조. 인덱스를 가지고 있어서 데이터에 쉽게 접근할 수 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 결과: # 0 1 # 1 2 # 2 3 # 3 4 # 4 5 DataFrame DataFrame은 2차원 테이블 형태의 데이터 구조이다. 엑셀 시트처럼 행과 열로 구성되어 있다. 1 2 3 4 5 6 data = { '이름': ['김철수', '박영희', '이민수'], '나이': [25, 28, 30], '직업': ['학생', '회사원', '교사'] } df = pd.DataFrame(data) 주요 기능과 활용: ...