이 글은 파이썬 잘 모르는 초보자가 데이터를 가지고 원하는 결과를 도출하는것에 목적이 있음을 알립니다.
vs code를 열면 jupyter 형식의 파일로 저장이 가능하다. 아래는 Test.ipynb로 저장된 파일에서 python library를 호출하고 있는 그림이다. 만약, 처음 open한 뒤라면 각각에 대한 library를 아래와 같이 설치 해줘야 한다.
pip install openpyxl
그림에서 불러오는 libs는 이번에 필요한 녀석들만 골라서 다 넣은 것이다. 아마 세트로 같이 움직이면 될듯 하다.
각각에 대한 설명을 보면, 아래와 같다. (Gemini 대답)
1. openpyxl (as op) 기능: 엑셀 파일(.xlsx)을 읽고 쓰는 기능을 제공 역할: 엑셀 데이터를 파이썬에서 불러와 분석하거나, 분석 결과를 엑셀 파일로 저장할 때 사용 주요 기능:워크시트 생성, 삭제, 복사셀 값 읽기, 쓰기, 수정셀 서식 지정 (글꼴, 색상, 정렬 등)차트 생성 2. numpy (as np) 기능: 고성능 수치 계산을 위한 다차원 배열(ndarray) 객체와 다양한 수학 함수를 제공 역할: 데이터 분석 과정에서 대용량 데이터를 효율적으로 처리하고, 수치 계산 작업을 빠르게 수행하는 데 사용 주요 기능: 배열 생성, 조작, 연산선형 대수, 푸리에 변환 등 수학 함수난수 생성 3. pandas (as pd) 기능: 데이터 분석 및 조작을 위한 DataFrame과 Series 데이터 구조를 제공 역할: 엑셀과 유사한 테이블 형태로 데이터를 다루며, 데이터 정제, 변환, 집계, 분석 등 다양한 작업을 수행 주요 기능: 데이터 읽기 (CSV, Excel, SQL 등), 데이터 정제 (결측치 처리, 이상치 제거 등), 데이터 변환 (필터링, 정렬, 그룹화 등), 데이터 분석 (통계, 상관 분석 등) 4. matplotlib (as mpl) 기능: 다양한 종류의 그래프(plot)를 생성하는 기능을 제공 역할: 데이터 시각화를 통해 데이터의 특징, 패턴, 추세 등을 파악하고 분석 결과를 효과적으로 전달하는 데 사용 주요 기능 :선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 그래프 생성그래프 스타일, 색상, 레이블 등 커스터마이징여러 개의 그래프를 하나의 그림(figure)에 표시 5. matplotlib.pyplot (as plt) 기능: matplotlib의 간편한 인터페이스를 제공 역할: matplotlib의 기능을 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 도와줌 주요 기능: 그래프 생성, 표시, 저장 6. seaborn (as sns) 기능: matplotlib 기반의 고급 통계 시각화 라이브러리 역할: matplotlib보다 더욱 세련되고 보기 좋은 그래프를 생성하고, 데이터 분포, 관계 등을 효과적으로 시각화하는 데 사용됨 주요 기능: 다양한 통계 그래프 (히트맵, 밀도 그래프, 회귀 그래프 등), matplotlib 스타일 커스터마이징
여기에서 궁금증이 생긴다. 왜 matplotlib를 import 하는데 2가지 형태로 하는거지?
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
두 코드 모두 matplotlib 라이브러리를 가져오는 것은 동일합니다. 하지만 접근 방식과 사용 편의성 측면에서 차이가 있습니다. 1. import matplotlib as mpl matplotlib 전체 모듈 가져오기: matplotlib 라이브러리의 모든 기능을 mpl이라는 별칭으로 가져옵니다. 접근 방식: matplotlib의 하위 모듈이나 함수를 사용하려면 mpl을 통해 접근해야 합니다. 예를 들어, pyplot 모듈의 plot 함수를 사용하려면 mpl.pyplot.plot()처럼 작성해야 합니다. 장점:matplotlib의 모든 기능을 사용할 수 있습니다.다른 라이브러리와의 이름 충돌을 방지할 수 있습니다. 단점:코드가 길어지고 가독성이 떨어질 수 있습니다. 2. import matplotlib.pyplot as plt pyplot 모듈만 가져오기: matplotlib 라이브러리의 pyplot 모듈만 plt라는 별칭으로 가져옵니다. pyplot 모듈은 MATLAB 스타일의 간편한 인터페이스를 제공하여 그래프를 쉽게 그릴 수 있도록 도와줍니다. 접근 방식: pyplot 모듈의 함수를 직접 사용할 수 있습니다. 예를 들어, plot 함수를 사용하려면 plt.plot()처럼 작성하면 됩니다. 장점:코드가 간결하고 가독성이 좋습니다.데이터 시각화 작업에 특화되어 있습니다. 단점:matplotlib의 모든 기능을 사용할 수 없습니다. (필요한 경우, 다른 모듈을 추가로 import 해야 합니다.)
