파이썬 라이브러리
코드에 숨결을 불어넣는 도구들
인공지능 사관학교도 어느덧 3주 차에 접어들었다.
처음 배웠던 파이썬 기초와는 확연히 달라진 느낌이다.
요즘은 훨씬 복잡하고 다양한 도구들을 활용하고 있다.
바로, 파이썬 라이브러리다.
파이썬 라이브러리란?
간단히 말하면,
특정 기능을 쉽게 구현할 수 있도록 만들어진 코드의 집합이다.
일일이 코드를 짜지 않아도, 필요한 기능을 손쉽게 호출해 사용할 수 있다.
데이터 분석과 시각화에 특화된 대표적인 라이브러리로는
Pandas, Matplotlib, Seaborn 등이 있다.
우선 Pandas부터
Pandas: 데이터를 다루는 손
Pandas
는 구조화된 데이터를
더 쉽고 편하게 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리다.
엑셀, CSV, SQL 등 다양한 형식의 데이터를 불러올 수 있고
데이터를 정리하거나 통계적으로 분석할 수 있다.
가장 핵심은 ‘데이터프레임’이라는 구조를 활용한다.
위 이미지는 내가 처음으로
Pandas
를 활용해 엑셀 데이터를 불러온 코드다.
import pandas as pd
라고 입력하면 사용할 준비는 끝이다.
파일을 불러오면 이렇게 표 형태로 데이터를 출력해준다.
초보자라 단순한 코드부터 시작했지만, 그만큼 가능성이 열려 있다는 뜻이기도 하다.
그 다음은 Matplotlib
Matplotlib: 데이터에 색을 입히다
Matplotlib
는 파이썬에서 가장 기초적인
시각화 도구
다.
선그래프, 막대그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 그래프 생성 가능
출력 결과를 이미지 파일로 저장하는 것도 가능
초보자부터 전문가까지 활용 가능한 범용 툴이다
나는
Matplotlib
을 활용해 카페의 매출 데이터를 선그래프로 시각화해봤다.
카페 운영 시간과 수익의 관계를 그래프로 표현했는데,
놀랍게도
‘5시간 운영’일 때 수익이 가장 높다
는 결과가 나왔다.
직접 경험했던 요식업 세계와도 맞닿아 있어
단순한 코드 한 줄이 이렇게 현실을 설명해주는 게 너무 신기했다.
코드는 숫자를 넘어선, 인사이트를 보여주는 언어라는 걸 실감했다.
그 다음으로는 Seaborn
Seaborn: 더 똑똑한 시각화
Seaborn
은
Matplotlib
을 기반으로 만들어진
더
정교하고 세련된 시각화 도구
다.
복잡한 통계 그래프도 간단한 코드로 구현 가능
데이터프레임과의 호환성도 뛰어나며
시각적 미려함과 직관성을 동시에 갖춘 도구다
나는
Seaborn
을 활용해 마케팅 데이터를 시각화했다.
단순한 막대그래프는 물론,
산점도(scatter plot)
등을 통해
특정 월에 연락 빈도가 증가하는 시점까지 시각적으로 파악할 수 있었다.
코드는 더 이상 숫자만이 아니다
예전에는 데이터 분석이라 하면
사람이 직접 엑셀로 정리하고
수작업으로 그래프를 만들며 일일이 해석하곤 했다.
하지만 지금은 단 몇 줄의 코드로 그 모든 일을 대신할 수 있는 시대다.
물론 처음엔 어렵게 느껴지지만,
익숙해질수록 이 도구들이 얼마나 유용한지 깨닫게 된다.
마무리하며
이 모든 기술들이
누구나 쉽게 다룰 수 있게 오픈되어 있다는 사실이
정말 놀랍고 감사하다.
내가 요식업에 종사하던 시절엔
상상도 못했던 일이다.
이제는 데이터를 다루고
코드를 통해 문제를 해결하는 사람이 되어가고 있다.
이 작은 변화들이
내 삶의 방향을 바꿔줄 거라 믿는다.
