파이썬 Melt: 데이터 재구조화를 위한 강력한 도구
서론
데이터 분석을 할 때, 데이터의 구조가 잘못되거나 사용하기 힘들 때가 있다. 이럴 때 파이썬의 Melt 함수를 사용하면 데이터를 쉽게 재구조화할 수 있다. Melt는 pandas 패키지에 있는 함수로, 데이터 프레임을 피벗하여 구조를 변경하는 기능을 제공한다.
본론
Melt 함수는 여러 열을 하나로 합치고, 해당 열의 값들을 변수로 만들어 새로운 데이터 프레임을 생성한다. 이를 통해 데이터를 단순화하거나 분석하기 쉬운 형태로 변환할 수 있다.
예를 들어, 아래와 같은 데이터 프레임이 있다고 가정해보자.
id name math english science
0 1 Tom 70 80 90
1 2 Mary 60 85 95
2 3 Bob 75 95 80
위 데이터는 학생들의 성적을 나타내고 있는데, “math”, “english”, “science” 열이 각각 과목의 성적을 의미한다. 이 데이터를 재구조화하여 아래와 같은 형태로 변환해보자.
id name subject score
0 1 Tom math 70
1 1 Tom english 80
2 1 Tom science 90
3 2 Mary math 60
4 2 Mary english 85
5 2 Mary science 95
6 3 Bob math 75
7 3 Bob english 95
8 3 Bob science 80
위와 같이 재구조화된 데이터는 분석하기 편리하고, 시각화하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
Melt 함수는 다음과 같은 인자를 받는다.
- id_vars: 유지하고자 하는 변수 열의 이름을 전달한다. 여기서는 “id”와 “name”을 유지하면서 재구조화했다.
- value_vars: 변수로 변환하고자 하는 열의 이름을 전달한다. 여기서는 “math”, “english”, “science”를 변수로 만들었다.
- var_name: 새로운 변수 열의 이름을 지정한다. 여기서는 “subject”로 지정했다.
- value_name: 새로운 값 열의 이름을 지정한다. 여기서는 “score”로 지정했다.
위 예시에서는 세 개의 과목이라는 가정으로 설명했지만, 실제 데이터는 더 많은 과목이나 열을 가질 수 있다. Melt 함수는 이러한 상황에서도 원하는 형태로 데이터를 재구조화할 수 있는 강력한 도구이다.
결론
데이터 분석에서 데이터의 구조는 매우 중요하다. 파이썬의 Melt 함수를 사용하면 데이터 구조를 효율적으로 변경할 수 있으며, 분석과 시각화 작업을 더 쉽게 수행할 수 있다. 앞으로 Melt 함수를 적재적소에 활용하여 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 능력을 키워보자.