세트는 다음과 같은 경우에 유용합니다.
• 중복 제거: 데이터 집합에서 중복 값을 제거해 유일한 값만 다룰 수 있습니다.
• 요소 확인: 특정 값이 데이터 집합에 존재하는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
• 세트 연산: 합집합, 교집합, 차집합 등을 수행할 수 있어 데이터 분석에 자주 사용합니다.
이 절에서는 파이썬의 기본 데이터 구조인 리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트에 대해 알아보았습니다. 이러한 데이터 구조는 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하는 데 필수입니다. 데이터 구조는 다음과 같은 역할을 합니다.
• 데이터를 효율적으로 저장하고 검색
• 데이터를 구조화해 관련 정보를 그룹화
• 데이터를 분석 및 처리하기 위한 기반 제공
특히, Pandas 라이브러리는 파이썬의 기본 데이터 구조를 확장해 시리즈와 데이터프레임이라는 강력한 데이터 구조를 제공합니다. 이들은 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 도구로, 데이터 분석에서 널리 사용합니다.
파이썬의 기본 데이터 구조를 깊이 이해하고 활용하는 것은 데이터 분석 및 프로그래밍 전반에 걸쳐 매우 중요합니다.