R은 열 중심의 데이터 구조, python은 행 중심의 접근 방식

R과 Python은 모두 데이터 분석과 프로그래밍에 널리 사용되는 언어지만, 데이터 구조를 다루는 방식에서 차이가 있습니다. 특히 R은 기본적으로 열(column) 중심의 데이터 구조를 사용하는 반면, Python은 행(row) 중심의 접근 방식을 많이 사용하며, Python의 기본 데이터 구조인 리스트, 튜플, 딕셔너리도 중요한 역할을 합니다.

R: 열 중심의 구조

• 데이터 프레임(Data Frame): R의 대표적인 데이터 구조인 데이터 프레임은 기본적으로 열(column)을 중심으로 데이터를 다룹니다. 각 열은 동일한 데이터 타입을 가지며, 열 이름을 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. R에서 데이터 분석 작업은 주로 열 단위로 수행되며, 이는 R이 통계 분석과 데이터 조작에 최적화된 언어라는 특성과 잘 맞아떨어집니다.
• 벡터(Vector)와 리스트(List): 벡터와 리스트도 열 단위로 사용되며, 벡터는 동일한 타입의 데이터를, 리스트는 다양한 타입의 데이터를 포함할 수 있습니다. 데이터 프레임의 각 열은 벡터로 구성되며, 다양한 타입을 가진 리스트도 열을 구성하는 요소로 사용될 수 있습니다.

Python: 행 중심의 구조 및 기본 데이터 구조

• NumPy: Python에서 다차원 배열을 다루는 NumPy는 행(row) 우선 접근 방식을 따릅니다. 배열의 인덱싱 및 슬라이싱은 기본적으로 행을 먼저 지정하며, 데이터를 행 중심으로 처리하는 것이 일반적입니다. NumPy의 행렬 연산도 행 중심으로 이루어집니다.
• Pandas: Python의 Pandas 라이브러리에서 제공하는 데이터프레임은 R의 데이터 프레임과 유사하지만, 기본적으로 행(row) 중심의 접근 방식을 사용합니다. 데이터프레임의 인덱싱 및 조작은 기본적으로 행을 기준으로 이루어지며, 열(column) 단위의 접근도 지원하지만, Pandas는 행 단위의 데이터 조작을 기본으로 합니다.
  • 예를 들어, df.loc[]를 사용하여 특정 행을 선택하고 조작하는 것이 일반적이며, 데이터 분석 시 행을 기준으로 그룹핑, 필터링, 또는 연산을 수행하는 경우가 많습니다.
  • Pandas는 유연하게 행과 열 모두를 다룰 수 있지만, 행 중심 접근이 더 빈번히 사용됩니다.
• 리스트(List): Python의 리스트는 순서가 있는 가변 길이의 데이터 구조로, 다양한 타입의 데이터를 저장할 수 있습니다. 리스트는 주로 순차적으로 데이터를 처리하는 데 사용되며, 행과 열의 개념은 없지만, 여러 개의 리스트를 중첩하면 2차원 배열처럼 사용할 수 있습니다. 그러나 리스트는 주로 행(row) 중심의 데이터 처리를 위해 사용됩니다.
• py_list = [1, 2, 3, "four", 5.0] nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
• 튜플(Tuple): 튜플은 리스트와 유사하지만, 불변(immutable)하며 변경할 수 없는 데이터 구조입니다. Python의 튜플도 행과 열의 개념이 없으며, 주로 고정된 순서의 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 튜플은 데이터의 순서를 보장하면서도 수정되지 않도록 보장할 때 유용합니다.
• py_tuple = (1, 2, 3, "four", 5.0)
• 딕셔너리(Dictionary): 딕셔너리는 키-값 쌍을 저장하는 데이터 구조로, R의 리스트와 비슷하지만, 키를 사용하여 값에 접근하는 방식이 다릅니다. 딕셔너리는 주로 데이터의 특정 항목에 빠르게 접근하거나, 데이터를 매핑(mapping)할 때 사용됩니다. 딕셔너리 역시 행(row)이나 열(column) 개념이 명확하지 않지만, 키와 값을 기준으로 데이터를 조작할 수 있습니다.
• py_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

비교 요약

• R은 데이터 프레임 및 기타 데이터 구조에서 열(column) 중심의 접근 방식을 기본으로 합니다. 이는 통계적 분석과 데이터 조작을 효율적으로 수행하는 데 중점을 둡니다.
• Python은 특히 NumPy와 Pandas에서 행(row) 중심의 접근 방식을 선호합니다. Pandas에서는 행과 열 모두를 유연하게 다룰 수 있지만, 데이터 조작과 분석 작업은 행 단위로 이루어지는 경우가 많습니다.
• Python의 기본 데이터 구조인 리스트, 튜플, 딕셔너리 등은 행과 열의 개념보다는 각각 순서, 불변성, 키-값 매핑 등의 특성을 중시하며, 행 중심의 데이터 처리나 특정 상황에서 열 중심의 데이터 구조와 결합하여 사용될 수 있습니다.

이러한 차이는 각 언어가 주로 사용되는 데이터 분석 방식의 차이를 반영합니다. R은 전통적으로 통계 분석과 관련된 작업에 최적화된 언어로서 열 중심의 데이터를 다루는 데 강점이 있는 반면, Python은 보다 일반적인 프로그래밍 및 데이터 조작 작업에 강점을 가지며, 행 중심의 데이터 처리 방식을 선호합니다.