Pandas-데이터 프레임의 구조와 용어 정리

 이전 포스트에서 데이터 프레임을 만들어보았으니, 이번에는 데이터 프레임의 부위별 이름을 알아보자.

 

 

데이터 프레임의 구조와 용어 정리

• 위 표는 우리가 지금까지 봐온 데이터 프레임이다. 데이터 프레임의 생김새는 우리가 자주 봐왔던 표(Table)처럼 생겼다.
• Data를 사용하는 분야에서 기본적으로 사용하는 관계형 데이터베이스(Relational Database, RDM)의 테이블(Table)도 데이터 프레임과 동일하게 생겼다.
• RDB를 여기저기서 많이 사용하다 보니, 그 용어를 데이터 프레임에도 사용하는 경우가 많기 때문에, RDB에서 사용하는 용어도 함께 정리하도록 하겠다.

 

 

 

 

1. 칼럼(Column)

• 칼럼(Column)은 단어 그대로 열을 의미하며, 행과 열을 가진 데이터에서 열은 모두 칼럼이라고 불린다.
• 변수(Variable), 속성(Attribute), 필드(Field)라고도 불린다.
• 데이터에서 객체(대상)가 가지고 있는 특징이 들어간다.
• 예를 들어, 이름, 성별, 나이와 같은 대상 집단이 가지고 있는 특징이다.
• 차수(Degree): RDB에서는 칼럼의 수를 가리킨다.
  예) 위 테이블의 Degree는 11이다.
• 도메인(Domain): RDB에서 한 칼럼에서 가질 수 있는 값의 집합
  예) 성별의 도메인은 "남", "여" 둘 뿐이며, 그 외의 값은 들어갈 수 없다.

 

 

 

 

2. 로우(Row)

• 말 그대로 행을 가리키며, 데이터 하나하나를 의미한다. 그러다 보니, 모양이 데이터 프레임과 조금 다르더라도, 데이터 하나하나를 지칭할 때, 단순하게 Row라고 부르기도 한다.
• 튜플(Tuple), 레코드(Record)라고도 불린다.
• 데이터의 대상이 되는 객체 하나하나를 의미한다.
• 예를 들어, 위 데이터 프레임에서 index가 417번인 사람은, 고객번호(PassengerId)가 1309번이고, 이름이 Peter, Master. Michael J이며, 성별이 male인 사람이다.
• 카디널리티(Cardinality): 행의 총 개수이다.

 

 

 

 

3. 인덱스(Index)

• 데이터 프레임만의 특징으로, index는 중복될 수도 있고, 동일한 index에 해당하는 row의 값이 다를 수도 있다.
• index를 어떻게 조작하느냐에 따라, 데이터 프레임에서의 데이터 조회 속도 차이가 엄청 커진다.
• RDB의 key와 유사해 보이지만, RDB의 key는 고유 개체를 식별할 수 있는 유니크한 값임에 반해, 데이터 프레임의 index는 중복이 가능하고, index가 동일하나, row에 있는 값은 다를 수 있으므로, key와 굉장히 다르다.

 

 

 

 지금까지 데이터 프레임의 행, 열의 다른 용어와 그것이 의미하는 바에 대해 간단히 다뤄봤다. 위 단어 외에도 인스턴스(Instance), 엔티티(Entity)와 같은 다양한 단어가 있으나, 데이터 프레임이던 테이블이던 기본적으로 행과 열이 중심이기 때문에 위 용어만 알면, 데이터에 대한 기본적인 의사소통은 할 수 있을 것이다.

 다음 포스트에서는 index를 가지고 노는 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.