ㅁ 데이터 프레임과 SQL

ㅇ 정의:
데이터 프레임과 SQL은 데이터 분석 및 처리를 위한 두 가지 주요 도구로, 데이터프레임은 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조이며, SQL은 관계형 데이터베이스를 조작하기 위한 언어이다.

ㅇ 특징:
– 데이터프레임은 Python의 Pandas 라이브러리를 통해 주로 사용되며, 다양한 데이터 조작 및 분석 기능을 제공한다.
– SQL은 데이터베이스에서 데이터를 검색, 추가, 수정, 삭제하는 데 사용되며, 대용량 데이터 처리에 적합하다.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터프레임: 메모리에 적합한 크기의 데이터셋을 다룰 때.
– SQL: 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리를 통해 조작할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터프레임과 SQL의 문법 차이를 혼동하는 경우.
– 데이터프레임에서 inplace 연산과 비-inplace 연산을 구분하지 못하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터프레임은 메모리 내에서 데이터를 조작하는 데 적합하다.
– X: SQL은 메모리 내 데이터만 처리할 수 있다.

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1. 데이터프레임 변환

ㅇ 정의:
데이터프레임 변환은 데이터프레임의 구조나 데이터를 새로운 형태로 변경하는 작업을 의미하며, 데이터 분석 및 모델링에 적합한 형태로 데이터를 준비하는 과정이다.

ㅇ 특징:
– 데이터 타입 변환, 컬럼 추가/삭제, 데이터 필터링, 그룹화 등의 작업을 포함한다.
– Pandas와 같은 라이브러리를 통해 다양한 변환 작업이 가능하다.

ㅇ 적합한 경우:
– 데이터 분석 및 시각화를 위해 데이터를 미리 처리해야 할 때.
– 머신러닝 모델에 적합한 입력 데이터셋을 준비할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 데이터프레임 변환 시 원본 데이터가 변경되는지 여부를 혼동하는 경우.
– 잘못된 데이터 타입 변환으로 인해 데이터 손실이 발생하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 데이터프레임 변환은 데이터를 분석하기 적합한 형태로 만드는 과정이다.
– X: 데이터프레임 변환은 항상 원본 데이터를 변경한다.

ㅁ 추가 학습 내용

데이터프레임 변환에서 자주 사용하는 함수들의 구체적인 사용 예시와 SQL과 데이터프레임 간의 상호 변환 작업에 대한 설명을 다음과 같이 정리합니다.

1. **데이터프레임 변환 함수들**
– **apply**: 데이터프레임의 행이나 열에 함수를 적용할 때 사용합니다.
예: 특정 열의 값을 제곱하는 함수 적용
“`
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]})
df[‘A_squared’] = df[‘A’].apply(lambda x: x ** 2)
“`
– **map**: 시리즈의 각 요소에 함수를 적용하거나 값을 매핑할 때 사용합니다.
예: 값을 문자열로 변환
“`
df[‘B_str’] = df[‘B’].map(str)
“`
– **astype**: 데이터 타입을 변경할 때 사용합니다.
예: 열의 데이터를 정수형으로 변환
“`
df[‘B’] = df[‘B’].astype(int)
“`
– **replace**: 특정 값을 다른 값으로 변경할 때 사용합니다.
예: 특정 값 변경
“`
df[‘A’] = df[‘A’].replace(1, 10)
“`
– **drop**: 특정 행이나 열을 제거할 때 사용합니다.
예: 열 제거
“`
df = df.drop(‘A_squared’, axis=1)
“`
– **fillna**: 결측값을 채울 때 사용합니다.
예: 결측값을 0으로 채우기
“`
df[‘A’] = df[‘A’].fillna(0)
“`

2. **SQL과 데이터프레임 간 상호 변환**
– **데이터프레임을 SQL 테이블로 저장**
데이터프레임을 SQL 테이블로 저장하려면 `pandas`의 `to_sql` 메서드를 사용합니다.
예:
“`
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(‘sqlite:///:memory:’)
df.to_sql(‘table_name’, con=engine, index=False, if_exists=’replace’)
“`
여기서 `engine`은 데이터베이스 연결 객체입니다.

– **SQL 쿼리를 데이터프레임으로 불러오기**
SQL 쿼리 결과를 데이터프레임으로 가져오려면 `pandas`의 `read_sql` 메서드를 사용합니다.
예:
“`
query = ‘SELECT * FROM table_name’
df_from_sql = pd.read_sql(query, con=engine)
“`

– **SQL과 데이터프레임 변환 간의 주의점**
– SQL 테이블의 데이터 타입과 데이터프레임의 데이터 타입이 다를 수 있으므로 변환 후 데이터 타입 확인이 필요합니다.
– 데이터프레임을 SQL로 저장할 때 `index`를 저장 여부를 명시적으로 설정하는 것이 좋습니다.

이와 같은 내용을 활용하면 데이터프레임 변환과 SQL 연동 작업에 대해 깊이 있는 학습을 진행할 수 있습니다.