NumPy와 Pandas의 차이는?

NumPy와 Pandas의 차이는?

NumPy와 Pandas는 Python에서 데이터 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, 각기 다른 목적과 기능을 가지고 있습니다. 두 라이브러리의 주요 차이점을 간단히 정리해 보겠습니다.

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1. 주요 목적

• NumPy: 수치 계산에 초점이 맞춰진 라이브러리로, 다차원 배열 및 행렬 연산을 지원하며, 과학 계산(computational science)과 선형 대수(linear algebra) 작업에 적합합니다.
• Pandas: 데이터 분석과 조작(data manipulation)에 중점을 둔 라이브러리로, 구조화된 데이터(표 형태, 시계열 데이터 등)를 다루기 위한 고수준 도구를 제공합니다.

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2. 데이터 구조

• NumPy: ndarray라는 고속 다차원 배열(N-dimensional array)을 사용합니다.
  • 배열은 동일한 데이터 타입만 허용합니다(예: 모든 값이 int 또는 float).
  • 배열은 기본적으로 숫자 데이터에 적합합니다.
  • 다차원 데이터(예: 2D, 3D 등)를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• Pandas: 두 가지 주요 데이터 구조를 사용합니다.
  • Series: 1차원 데이터(인덱스와 값으로 구성됨).
  • DataFrame: 2차원 데이터(표 형태, 행과 열로 구성됨).
    • 각 열은 서로 다른 데이터 타입을 가질 수 있습니다(예: int, float, string 혼합 가능).
    • 데이터베이스의 테이블과 유사한 구조.

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3. 사용 목적

• NumPy:
  • 빠른 수치 연산이 필요한 경우.
  • 배열 기반의 대규모 데이터셋에서 수학적 연산 수행.
  • 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 생성과 같은 수학적 작업.
  • 예: 머신러닝에서 데이터 전처리와 행렬 연산.
• Pandas:
  • 데이터를 로드, 탐색, 정리 및 조작.
  • 결측값 처리, 그룹화, 필터링, 정렬, 집계 작업.
  • 데이터 프레임과 CSV/Excel 파일, 데이터베이스 간의 상호작용.
  • 예: 금융 데이터 분석, 로그 데이터 처리.

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4. 성능 및 확장성

• NumPy:
  • 메모리를 효율적으로 사용하며, 매우 빠릅니다.
  • 저수준 작업(C언어 기반) 덕분에 속도가 빠르며, 벡터화된 연산이 가능합니다.
• Pandas:
  • 데이터 크기가 작거나 적당히 큰 경우에 최적화.
  • 더 복잡한 데이터 조작 기능을 제공하지만, NumPy에 비해 다소 느릴 수 있습니다.

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5. 데이터 조작

• NumPy:
  • 배열 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등)을 빠르게 수행.
  • 데이터를 슬라이싱 하거나 인덱싱 해서 다룹니다.
  • 비교적 단순한 데이터 구조를 다룰 때 유리.
• Pandas:
  • 라벨 기반의 인덱싱과 데이터 조작.
  • 데이터프레임에서 행과 열을 쉽게 추가, 삭제, 수정 가능.
  • 복잡한 데이터 변환 작업에서 더 강력한 기능 제공.

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6. 입출력

• NumPy:
  • 주로 메모리 내 데이터 처리.
  • 파일에서 데이터를 읽고 쓸 수 있지만, CSV와 같은 구조화된 데이터를 직접 처리하기에는 불편.
• Pandas:
  • CSV, Excel, SQL, JSON과 같은 다양한 데이터 소스와 쉽게 통합 가능.
  • 데이터를 로드하고 저장하는 고수준 함수 제공(예: read_csv, to_excel).

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7. 장단점

라이브러리	장점	단점
NumPy	빠르고 효율적인 수치 계산	데이터 조작 도구가 부족
Pandas	고수준 데이터 처리 기능	대규모 데이터에 대한 성능 제한

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예제 비교

NumPy 예제

import numpy as np

# NumPy 배열 생성 및 연산
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2)  # 배열의 모든 요소에 2를 곱함

Pandas 예제

import pandas as pd

# Pandas DataFrame 생성 및 조작
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df[df['Age'] > 25])  # 나이가 25세 이상인 행 필터링

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정리

• NumPy는 빠르고 효율적인 수치 연산을 위해 설계된 다차원 배열 라이브러리입니다.
• Pandas는 복잡한 데이터 조작과 분석을 쉽게 수행할 수 있도록 설계된 고수준 데이터 프레임 라이브러리입니다.
• 일반적으로, 데이터 전처리와 분석에는 Pandas, 수치 연산에는 NumPy를 사용하는 경우가 많습니다.