팬더를 대화형 테이블로 바꾸기 위한 Python 라이브러리 설명

데이터 과학 및 분석 분야에서 Pandas는 구조화된 데이터를 처리하고 분석하는 강력한 도구입니다. 하지만 데이터를 대화형 방식으로 탐색하고 표현하려면 보다 직관적이고 동적인 시각화 도구가 필요한 경우가 많습니다. 이 글에서는 Pandas 데이터 프레임을 대화형 테이블로 변환하여 보다 재미있고 실행 가능한 데이터 탐색 환경을 제공할 수 있는 몇 가지 Python 라이브러리를 소개합니다.

Plotly의 대시 라이브러리 사용

대시는 플롯리에서 제공하는 대화형 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 파이썬 프레임워크입니다. 대시를 사용하면 대화형 테이블 구성 요소를 포함하는 동적 데이터 대시보드를 만들 수 있습니다.

Dash가 설치되어 있는지 확인합니다:

pip install dash

다음으로, 대시를 사용하여 간단한 대화형 양식을 만드는 방법에 대한 데모입니다:

# dash_pandas_table.py
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd
# 대시 애플리케이션 만들기
app = dash.Dash(__name__)
# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
 'Age': [25, 30, 35, 40],
 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# 애플리케이션 레이아웃 정의
app.layout = html.Div([
 dcc.Graph(id='table-graph'),
])
# 콜백 함수: 표 업데이트
@app.callback(
 Output('table-graph', 'figure'),
 [Input('table-graph', 'hoverData')]
)
def display_table(hoverData):
 if hoverData is None:
 return {}
 selected_row = hoverData['points'][0]['pointIndex']
 selected_data = df.iloc[selected_row:selected_row + 1]
 return {
 'data': [{
 'type': 'table',
 'header': dict(values=list(selected_data.columns)),
 'cells': dict(values=[selected_data[col] for col in selected_data.columns])
 }],
 }
# Dash 앱 실행
if __name__ == '__main__':
 app.run_server(debug=True)

이 예시에서는 대시를 사용하여 대화형 테이블이 포함된 간단한 웹 애플리케이션을 생성합니다. 테이블의 행 위로 마우스를 가져가면 세부 정보를 볼 수 있습니다.

Qgrid 라이브러리 사용

Dash 노트북에서 판다 데이터 프레임을 표시하고 대화형으로 편집할 수 있는 Jupyter 노트북 기반 라이브러리입니다. Qgrid가 설치되어 있는지 확인하세요:

pip install qgrid
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix qgrid
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix qgrid

Qgrid를 사용하여 주피터 노트북에서 대화형 표를 표시하는 방법을 시연합니다:

# qgrid_pandas_table.py
import pandas as pd
import qgrid
# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
 'Age': [25, 30, 35, 40],
 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# Qgrid로 테이블 표시
qgrid_widget = qgrid.show_grid(df, show_toolbar=True)
qgrid_widget

이 예제에서는 Qgrid 라이브러리를 사용하여 대화형 테이블이 표시되며, 테이블에서 직접 편집하여 데이터를 수정할 수 있습니다.

데이터 테이블 라이브러리 사용

Qgrid 파이썬에서 React 컴포넌트를 사용할 수 있는 React 라이브러리입니다. 약간의 추가 구성이 필요하지만 뛰어난 기능과 높은 수준의 사용자 정의 기능을 제공합니다.

먼저 dash와 dash_html_components 설치되어 있는지 확인합니다:

pip install dash dash-html-components

그런 다음 대시와 dash_html_components 사용하여 데이터 테이블을 포함하는 대화형 테이블 애플리케이션을 만듭니다:

# dash_datatable.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
from dash_table import DataTable
import pandas as pd
# 대시 애플리케이션 만들기
app = dash.Dash(__name__)
# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
 'Age': [25, 30, 35, 40],
 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# 애플리케이션 레이아웃 정의
app.layout = html.Div([
 DataTable(
 id='datatable',
 columns=[{'name': col, 'id': col} for col in df.columns],
 data=df.to_dict('records'),
 style_table={'height': '300px', 'overflowY': 'auto'}
 ),
])
# Dash 앱 실행
if __name__ == '__main__':
 app.run_server(debug=True)

이 예에서는 데이터 테이블이 포함된 웹 애플리케이션이 dash 및 dash_table을 사용하여 만들어집니다. 스크롤하여 더 많은 행을 보고, 테이블 헤더를 클릭하여 정렬하고, 테이블의 데이터를 편집할 수도 있습니다.

패널 라이브러리 사용

DataTable Pandas 데이터프레임과 원활하게 통합되는 대화형 대시보드를 구축하기 위한 Python 라이브러리입니다. 판다스 데이터프레임의 모든 측면을 표시할 수 있는 고도로 사용자 정의 가능한 사용자 인터페이스를 제공합니다.

패널이 설치되어 있는지 확인합니다:

pip install panel

그런 다음 패널을 사용하여 대화형 양식 애플리케이션을 만드는 방법을 시연합니다:

# panel_pandas_table.py
import pandas as pd
import panel as pn
# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
 'Age': [25, 30, 35, 40],
 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# panel 테이블 만들기
table = pn.widgets.DataFrame(df, name='Pandas Table')
# panel 대시보드 만들기
dashboard = pn.Column(
 '# Interactive Pandas Table',
 table,
)
# panel 애플리케이션 실행
dashboard.show()

이 예에서는 대화형 팬더 데이터 상자가 포함된 패널을 사용하여 간단한 대시보드를 만들었습니다. 스크롤하여 더 많은 행을 보고, 헤더를 클릭하여 정렬하고, 테이블을 검색할 수 있습니다.

아이피위젯 라이브러리 사용

Panel Jupyter 노트북에서 대화형 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 라이브러리입니다. 주로 Jupyter 환경에 맞춰져 있지만 다른 환경에서도 사용할 수 있습니다.

먼저 ipywidgets를 설치했는지 확인합니다:

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix ipywidgets
jupyter nbextension enable --py --sys-prefix bqplot

그런 다음, 아이피위젯을 사용해 주피터 노트북에서 대화형 표를 표시하는 방법에 대한 데모를 보여드립니다:

# ipywidgets_pandas_table.ipynb
import pandas as pd
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
# 샘플 데이터 프레임 만들기
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
 'Age': [25, 30, 35, 40],
 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
# 아이피위젯 양식 만들기
table = widgets.Output()
with table:
 display(df)
# 표 표시
display(table)

이 예에서는 주피터 노트북에서 볼 수 있는 ipywidgets를 사용하여 대화형 양식을 만들었습니다.

요약

이 문서에서는 데이터 과학자와 분석가에게 유연하고 재미있는 데이터 탐색 환경을 제공하기 위해 Pandas 데이터 프레임을 대화형 테이블로 변환하는 여러 가지 방법을 심층적으로 살펴봅니다. 이러한 방법을 통해 사용자는 자신의 워크플로우와 프로젝트 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

먼저, 동적 테이블을 표시하고 호버링 및 정렬과 같은 기능을 제공하는 대화형 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 Dash 라이브러리가 소개됩니다. 다음으로, Qgrid 라이브러리는 Jupyter Notebook 사용자에게 노트북에서 실시간으로 판다 데이터를 쉽게 편집하고 탐색할 수 있는 방법을 제공하며, DataTable 라이브러리는 사용자에게 고도로 사용자 정의 가능한 대화형 테이블 프레젠테이션을 제공하기 위해 React 컴포넌트의 강력한 기능을 제공합니다. 또한 판다스 데이터 프레임과 원활하게 통합되는 대화형 대시보드를 구축할 수 있는 강력한 도구인 패널 라이브러리도 살펴봅니다. 마지막으로, 간단한 코드로 데이터 테이블을 표시할 수 있는 대화형 사용자 인터페이스를 Jupyter 노트북에 구축할 수 있는 옵션을 제공하는 ipywidgets 라이브러리도 살펴봅니다.

이러한 방법은 데이터 분석의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 사용자에게 데이터를 표현하고 탐색할 수 있는 더 많은 방법을 제공합니다. 올바른 도구를 선택하는 것은 구체적인 사용 시나리오에 따라 달라집니다. 웹 애플리케이션 구축, 대시보드 제작, Jupyter Notebook에서의 실시간 편집, 기타 환경에서의 데이터 시각화 등, 이러한 라이브러리는 사용자에게 다양한 옵션을 제공합니다. 이러한 라이브러리를 통합함으로써 사용자는 데이터를 더 쉽게 탐색, 분석, 공유하여 생산성을 높일 수 있습니다.