[TIL 240718] Excel vs Pandas

오늘은 데이터 전처리 강의를 들으며 Excel과 Pandas의 차이 들을 알았고,

왜 Pandas를 활용해야 하는가를 배웠다.

 

데이터 전처리에서의 Pandas 활용에 대한 내용은 다음 링크에 정리되어 있다.

https://thebuck104.tistory.com/51

[데이터 전처리]

 

데이터 시각화에서의 matplotlib과 seaborn 활용에 대한 내용은 다음 링크에 정리되어 있다.

https://thebuck104.tistory.com/53

[데이터 시각화] Python 라이브러리 Matplotlib

 

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Pandas가 Excel보다 좋은 이유

 

1. 자동화와 프로그래밍 가능

Pandas는 Python과 함께 사용되어 데이터 조작과 분석을 자동화할 수 있는 다양한 스크립트를 작성할 수 있다. 반복적인 작업을 코드로 작성해 자동화할 수 있어, 수작업으로 처리해야 하는 Excel에 비해 훨씬 효율적이다. 예를 들어, 데이터 정리, 변환, 필터링, 집계 등의 작업을 몇 줄의 코드로 수행할 수 있다.

 

2. 대용량 데이터 처리

Pandas는 대용량 데이터 처리에 최적화되어 있다. Excel은 수십만 행 이상의 데이터를 처리하는 데 한계가 있지만, Pandas는 메모리만 충분하다면 수백만 행의 데이터도 효과적으로 처리할 수 있다. 또한, Pandas는 다양한 데이터 소스(CSV, SQL 데이터베이스 등)와 호환되며, 데이터를 효율적으로 로드하고 저장할 수 있다.

 

3. 복잡한 데이터 처리 및 분석

Pandas는 고급 데이터 분석 기능을 제공한다. 그룹화, 피벗 테이블, 병합, 조인, 시계열 분석 등 복잡한 데이터 처리를 쉽게 할 수 있다. 이러한 기능들은 코드 한 줄로도 구현 가능해 복잡한 분석 작업을 간단히 처리할 수 있다.

 

4. 확장성과 유연성

Pandas는 다른 Python 라이브러리와 쉽게 통합할 수 있어 확장성이 뛰어나다. 예를 들어, NumPy, Matplotlib, SciPy 등과 함께 사용해 데이터 분석, 시각화, 과학 계산 등을 수행할 수 있다. 또한, Pandas는 다양한 데이터 형식을 지원해 유연하게 사용할 수 있다.

 

5. 버전관리

Pandas는 버전 관리를 통해 코드의 변경 사항을 추적하고 관리할 수 있다. Git과 같은 버전 관리 시스템과 함께 사용하면, 데이터 분석 과정에서 발생하는 문제를 쉽게 추적하고 복원할 수 있다. 이를 통해 데이터 분석의 재현성과 일관성을 유지할 수 있다.