DataFrame을 다른 데이터 타입으로 바꾸는 방법 (CSV파일로 저장하는 방법 포함)

 

빅데이터를 분석할 때 사용하는 데이터 타입은 주로 DataFrame입니다. DataFrame은 테이블 형태의 2차원 데이터 구조로, 여러 열(column)로 구성되어 있습니다. 이러한 형태의 데이터 구조는 빅데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 설계되었습니다.

DataFrame은 Pandas 라이브러리에서 제공되며, 데이터의 구조화, 필터링, 그룹화, 조인 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. DataFrame은 대용량의 데이터를 처리하고 분석하는 데에 효율적이며, 복잡한 연산이나 집계 작업에도 용이합니다. 또한, DataFrame은 다양한 데이터 타입을 갖는 열을 가질 수 있기 때문에 빅데이터의 다양한 속성을 표현할 수 있습니다. 

 

하지만, 때에 따라 데이터프레임 자체로 분석하는 것보다 효율적으로 다루기 위해 series를 쓰기도 합니다. 특히 빅분기와 같은 시험을 위한 상황에서는 굳이 데이터 타입을 바꾸라고 할 수도 있습니다.

 

 

DataFrame에서 다른 데이터 타입으로 변경 방법

NumPy 배열로 변환하기

import numpy as np
np_array = df.to_numpy()

리스트로 변환하기

list_data = df.values.tolist()

 

딕셔너리로 변환하기

딕셔너리의 키(key)로는 DataFrame의 열(column) 이름을 사용하고, 값(value)으로는 해당 열의 데이터를 사용합니다.
단일 열을 딕셔너리로 변환할 경우

dict_data = df['column_name'].to_dict()

전체 DataFrame을 딕셔너리로 변환할 경우

dict_data = df.to_dict()

 

다른 확장자로 저장

JSON으로 변환하기

json_data = df.to_json()

CSV 파일로 저장하기

df.to_csv('file_path.csv', index=False)  # 인덱스(index)를 제외하고 저장

 

데이터 타입 전환 및 저장을 다른 형식으로 하는 이유는?

데이터 공유 및 외부 시스템과의 연동

다른 사람들과 데이터를 공유하기 위해 일반적으로 사용되는 형식으로 변환합니다. 예를 들어, CSV 형식은 대부분의 데이터 분석 도구에서 지원되고, JSON 형식은 웹 서비스와의 데이터 교환에 유용합니다.
다른 시스템이나 프로그램과 데이터를 공유하거나 통합하기 위해 필요한 형식으로 변환합니다. 예를 들어, 데이터베이스에 저장하거나 다른 분석 도구에서 사용하기 위해 데이터를 변환할 수 있습니다.

데이터 저장 및 백업

변환된 형식으로 데이터를 저장하면 나중에 다시 사용할 수 있습니다. 예를 들어, CSV 파일로 저장하면 데이터를 나중에 다시 불러와 분석할 수 있습니다.
데이터의 백업 용도로 다른 형식으로 저장할 수 있습니다. 데이터를 안전하게 보관하고 필요에 따라 복구할 수 있습니다.

 

데이터 처리 및 분석

변환된 형식으로 데이터를 다른 분석 도구나 라이브러리에 전달하여 추가적인 데이터 처리나 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, NumPy 배열로 변환하여 과학적 계산이나 통계 분석을 수행할 수 있습니다.

 

데이터 용량 및 성능 관리

일부 형식은 데이터의 용량을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, CSV보다는 바이너리 형식인 Parquet 또는 Feather로 데이터를 저장하면 용량을 절약하고 더 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 얻을 수 있습니다.