판다스 데이터 분석보고서 작성

판다스에서 데이터 분석 보고서를 작성하는 주요 명령어와 방법



1. 기본 데이터 탐색

import pandas as pd

# 데이터 로드
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 기본 정보 확인
df.info()  # 컬럼 정보, 데이터 타입 확인
df.describe()  # 수치형 데이터의 기본 통계 요약
df.head(5)  # 상위 5개 행 출력
df.tail(5)  # 하위 5개 행 출력
df.sample(5)  # 랜덤 샘플 5개 출력



2. 결측치 및 데이터 정리

# 결측치 확인
df.isnull().sum()

# 결측치 제거
df.dropna(inplace=True)

# 특정 컬럼의 결측치를 평균값으로 채우기
df["column_name"].fillna(df["column_name"].mean(), inplace=True)



3. 데이터 변형 및 필터링

# 특정 조건 필터링
df_filtered = df[df["column_name"] > 50]  # 예: 특정 컬럼 값이 50 이상인 데이터만 선택

# 특정 컬럼 선택
df_subset = df[["column1", "column2"]]

# 그룹화 및 집계
df_grouped = df.groupby("category_column")["value_column"].mean()


4. 데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 히스토그램
df["column_name"].hist(bins=20)
plt.show()

# 박스플롯
df.boxplot(column=["column_name"])
plt.show()

# 산점도
df.plot.scatter(x="column_x", y="column_y")
plt.show()


5. 데이터 요약 및 보고서 자동 생성

# 데이터 요약 정보 저장
report = df.describe().to_csv("report.csv")  # CSV 파일로 저장

# 데이터 요약을 HTML 파일로 저장
df.describe().to_html("report.html")


6. 프로파일링을 이용한 자동 보고서 생성

자동으로 데이터 분석 보고서를 생성하려면 pandas-profiling 패키지를 사용할 수 있습니다.

!pip install pandas-profiling

from pandas_profiling import ProfileReport

# 프로파일링 리포트 생성
profile = ProfileReport(df, title="Data Analysis Report", explorative=True)

# HTML 보고서 저장
profile.to_file("data_report.html")