Vaex에서 지원하는 데이터 분석 함수들

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Vaex는 대용량 데이터 프레임을 처리하기 위한 고성능 데이터프레임 라이브러리로, 메모리에 적재하지 않고 데이터프레임 연산을 수행할 수 있습니다. Vaex는 pandas와 유사한 다양한 함수들을 지원하며, 이를 통해 데이터 분석을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 아래는 Vaex에서 지원하는 pandas와 유사한 주요 데이터 분석 함수들입니다.

데이터 로딩 및 생성

• from_csv(): CSV 파일로부터 데이터프레임을 생성합니다.
• from_arrow(): Apache Arrow 테이블로부터 데이터프레임을 생성합니다.
• from_pandas(): pandas 데이터프레임을 Vaex 데이터프레임으로 변환합니다.
• from_arrays(): 여러 배열로부터 데이터프레임을 생성합니다.

데이터 선택 및 필터링

• df[]: 특정 열 선택 (pandas의 df[]와 유사)
• df.filter(): 특정 조건으로 데이터 필터링
• df.dropna(): 결측치가 있는 행 삭제
• df.isna(): 결측치 여부 확인
• df.notna(): 결측치가 아닌 값 확인

데이터 집계 및 계산

• df.mean(): 평균값 계산
• df.sum(): 합계 계산
• df.count(): 개수 계산
• df.min(): 최소값 계산
• df.max(): 최대값 계산
• df.std(): 표준편차 계산
• df.var(): 분산 계산

그룹별 연산

• df.groupby(): 그룹화 (pandas의 groupby()와 유사)
• df.agg(): 그룹별 집계 함수 적용

데이터 변환 및 조작

• df.apply(): 사용자 정의 함수 적용
• df.map(): 매핑 함수 적용
• df.sort_values(): 값에 따른 정렬
• df.rename(): 열 이름 변경
• df.drop(): 특정 열 또는 행 삭제
• df.fillna(): 결측치 대체
• df.concat(): 데이터프레임 연결 (pandas의 concat()와 유사)
• df.merge(): 데이터프레임 병합 (pandas의 merge()와 유사)
• df.join(): 데이터프레임 조인 (pandas의 join()와 유사)

데이터 시각화

• df.plot(): 간단한 시각화
• df.plot1d(): 1차원 시각화
• df.plot2d(): 2차원 시각화
• df.hexbin(): hexbin 플롯

데이터 내보내기

• df.export_csv(): CSV 파일로 내보내기
• df.export_parquet(): Parquet 파일로 내보내기
• df.export_arrow(): Apache Arrow 형식으로 내보내기

기타 유용한 기능

• df.describe(): 데이터프레임의 통계 요약 정보 제공 (pandas의 describe()와 유사)
• df.info(): 데이터프레임의 정보 제공
• df.memory_usage(): 메모리 사용량 확인
• df.head(): 상위 N개 행 표시
• df.tail(): 하위 N개 행 표시

Vaex는 또한 특정 열에 대한 누락된 데이터 처리, 다양한 파일 형식 지원, 멀티코어 처리 등의 기능도 제공하며, 이를 통해 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다. Vaex를 사용하면 데이터의 크기와 상관없이 빠르고 효율적인 데이터 분석이 가능합니다.

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