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Pandasql - SQL을 사용해 DataFrame을 조회하는 최고의 Python 패키지

Viktor Zinchenko
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Viktor Zinchenko

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Pandasql은 SQL 문법을 사용해 Pandas DataFrame을 조회할 수 있게 해주는 강력한 Python 패키지입니다. 데이터를 조작하고 분석하는 과정을 간단하면서도 효과적으로 만들어 주기 때문에, 데이터 사이언티스트와 애널리스트에게 매우 유용한 도구입니다. 이 글에서는 Pandasql의 설치부터 사용법, 그리고 성능 최적화 기법까지 단계별로 자세히 살펴보겠습니다.

유지보수 메모 (2025년 11월): pandasql은 업데이트가 제한적이며 여전히 SQLite를 대상으로 합니다. 활발히 유지·보수되는 SQL-on-DataFrame 옵션으로는 DuckDB (opens in a new tab) (duckdb.query_df), Polars SQL (opens in a new tab), 또는 pandas.DataFrame.query 와 같은 pandas 네이티브 기능을 고려해 보세요.

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PyGWalker는 시각화를 통한 Exploratory Data Analysis를 위한 Python 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 pandas dataframe(및 polars dataframe)을 시각적 탐색을 위한 tableau 대체 UI로 바꾸어, Jupyter Notebook에서의 데이터 분석과 데이터 시각화 워크플로를 단순화해 줍니다.

PyGWalker for Data visualization (opens in a new tab)

What is Pandasql?

Pandasql은 Python에서 널리 사용되는 데이터 조작 라이브러리인 pandas에 SQL 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 pandas DataFrame 위에서 직접 SQL 쿼리를 실행할 수 있으며, SQL에 익숙한 사용자에게는 더 직관적이고 효율적인 작업 방식을 제공합니다. Pandasql은 SQLite 문법을 활용하므로, 데이터베이스 작업에 익숙한 대부분의 SQL 구문을 그대로 사용할 수 있습니다.

Pandasql의 강점은 두 세계의 장점을 결합한다는 점입니다. 데이터 조작을 위한 pandas의 유연성과 풍부한 기능, 그리고 데이터 조회를 위한 SQL의 단순함과 친숙함을 함께 사용할 수 있습니다. 데이터 클리닝 작업이든 복잡한 데이터 분석이든, Pandasql을 사용하면 전체 과정을 더 간결하고 효율적으로 만들 수 있습니다.

How to Install Pandasql using pip?

Pandasql 설치는 Python 패키지 관리자 pip 덕분에 매우 간단합니다. 아래 단계에 따라 시스템에 Pandasql을 설치할 수 있습니다.

  1. 터미널(또는 명령 프롬프트)을 엽니다.
  2. 다음 명령을 입력하고 엔터를 누릅니다: pip install pandasql
  3. 설치가 완료될 때까지 기다립니다.

설치가 끝나면, Python 스크립트에서 다음 코드 한 줄로 Pandasql 모듈을 가져올 수 있습니다: import pandasql.

Pandasql은 pandas와 SQLite 위에 구축되어 있으므로, 이 패키지들도 시스템에 설치되어 있어야 합니다. 설치되어 있지 않다면, pip가 Pandasql 설치 과정에서 자동으로 함께 설치합니다.

Does Pandasql use SQLite?

네, Pandasql은 내부적으로 SQLite를 사용합니다. SQLite는 가볍고 디스크 기반으로 동작하는 데이터베이스를 제공하는 C 라이브러리로, 개발자가 SQL 문법으로 데이터베이스와 상호작용할 수 있게 해 줍니다. Pandasql을 사용해 SQL 쿼리를 실행하면, Pandasql은 pandas DataFrame을 SQLite 테이블로 변환하고, 이 테이블에 대해 SQL 쿼리를 실행한 뒤, 결과를 다시 새로운 DataFrame으로 반환합니다.

즉, Pandasql로 DataFrame을 조회할 때 SQLite가 지원하는 대부분의 SQL 구문과 함수를 그대로 사용할 수 있습니다. 데이터 추출, 그룹화, 정렬은 물론 여러 데이터셋 간의 조인까지, 모두 SQL 쿼리로 처리할 수 있습니다.

How to Use Pandasql?

Pandasql 사용법은 기본적으로 SQL 쿼리를 작성하는 것과 같습니다. Pandasql 모듈이 제공하는 핵심 함수는 sqldf()이며, 이 함수는 문자열 형태의 SQL 쿼리와 하나 이상의 DataFrame을 인자로 받아, 쿼리 결과를 새로운 DataFrame으로 반환합니다.

다음은 Pandasql의 기본적인 사용 예시입니다.

import pandas as pd
import pandasql as ps
 
# Create a simple DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter'], 'Age': [28, 24, 33
 
]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Define a SQL query
query = "SELECT * FROM df WHERE Age > 25"
 
# Execute the query using pandasql
result = ps.sqldf(query)
 
print(result)

위 예시에서는 먼저 필요한 모듈을 import하고 간단한 DataFrame을 생성합니다. 그 다음, 나이가 25보다 큰 행만 선택하는 SQL 쿼리를 정의합니다. 이 쿼리를 sqldf() 함수에 전달하면, 함수는 쿼리를 실행하고 그 결과를 새로운 DataFrame으로 반환합니다.

이 예시는 아주 기본적인 사용법에 불과합니다. Pandasql은 조인, 집계, 서브쿼리 등 훨씬 더 복잡한 쿼리와 연산도 지원합니다. 특히 SQL 문법에 익숙한 사용자에게는 Python에서의 데이터 조작과 분석 작업을 크게 단순화해 줄 수 있는 강력한 도구입니다.

Pandasql vs. Other Packages

Python에서 데이터 조작과 조회를 위해 사용할 수 있는 패키지는 pandas, sqldf, SQLAlchemy 등 여러 가지가 있습니다. 이들 가운데서도 Pandasql이 돋보이는 이유는 몇 가지가 있습니다.

첫째, Pandasql은 pandas DataFrame 위에서 직접 SQL 문법을 사용할 수 있게 해 줍니다. 이미 SQL에 익숙한 사용자라면, 복잡한 연산이나 로직을 Python 코드 대신 SQL로 표현할 수 있어 코드가 더 읽기 쉽고 디버깅도 수월해집니다.

둘째, Pandasql은 강력한 SQL 데이터베이스 엔진인 SQLite를 활용합니다. 덕분에 SQLite가 제공하는 다양한 SQL 기능과 함수를 그대로 사용할 수 있어, 데이터 조작과 분석을 위한 도구 폭이 넓습니다.

셋째, Pandasql은 설치와 사용이 매우 간단하며 pandas와 자연스럽게 통합됩니다. 이미 pandas로 데이터를 다루고 있다면, Pandasql은 그 위에 손쉽게 SQL 계층을 얹을 수 있는 선택지입니다.

SQLite의 한계를 느끼게 된다면, 인메모리 분석을 위해 DuckDB로 전환해 SQL을 사용하거나, DataFrame을 변환하는 오버헤드를 피하기 위해 DataFrame.query/eval 같은 pandas 네이티브 기능을 사용하는 것도 좋은 대안입니다.

Pandasql Performance Optimization Techniques

Pandasql은 강력한 도구이지만, 항상 가장 빠른 선택은 아닐 수 있습니다. 그 이유는 쿼리를 실행할 때마다 Pandasql이 DataFrame을 SQLite 테이블로 변환해야 하기 때문이며, 특히 DataFrame이 매우 클 경우 이 변환 과정이 상당한 시간을 차지할 수 있습니다.

다만, 몇 가지 기법을 사용하면 Pandasql 쿼리의 성능을 어느 정도 최적화할 수 있습니다.

  1. 행 수 제한하기: 데이터의 일부분만 필요하다면, SQL 쿼리에 LIMIT 절을 사용해 반환되는 행 수를 줄이는 것이 좋습니다.

  2. 인덱스 사용: 특정 컬럼을 기준으로 자주 조회한다면, 해당 컬럼에 인덱스를 생성해 쿼리 속도를 높일 수 있습니다.

  3. 사전 필터링: 가능하다면 Pandasql에 전달하기 전에 pandas로 DataFrame을 먼저 필터링하세요. 이렇게 하면 SQLite 테이블로 변환해야 하는 데이터 양이 줄어들어 전체 처리 시간이 단축됩니다.

이러한 기법들을 적절히 활용하면, 대규모 데이터셋을 다루는 경우에도 Pandasql의 성능을 최대한 끌어낼 수 있습니다.

FAQs

What is Pandasql?

Pandasql은 Python에서 널리 사용되는 데이터 조작 라이브러리인 pandas에 SQL 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 pandas DataFrame 위에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있으며, SQL에 익숙한 사용자에게는 더 직관적이고 효율적인 작업 방식을 제공합니다.

How to install Pandasql?

Pandasql은 Python 패키지 관리자 pip를 사용해 설치할 수 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 pip install pandasql을 입력한 뒤 엔터를 누르면 됩니다.

Does Pandasql use SQLite?

네, Pandasql은 내부적으로 SQLite를 사용합니다. Pandasql로 SQL 쿼리를 실행하면, pandas DataFrame을 SQLite 테이블로 변환한 뒤 이 테이블에 대해 SQL 쿼리를 수행하고, 결과를 다시 새로운 DataFrame 형태로 반환합니다.