데이터 분석이나 전처리를 하다 보면 가장 많이 접하게 되는 객체 중 하나가 바로 DataFrame입니다.하지만 사용하는 환경에 따라 Pandas의 DataFrame과 Spark의 DataFrame은 구조도, 처리 방식도, 확장성도 전혀 다릅니다. 이 글에서는 두 프레임워크의 DataFrame이 어떻게 다르고, 어떤 상황에서 각각을 써야 하는지 비교해보겠습니다. Pandas DataFrame특징 CSV, Excel, SQL 등 다양한 파일을 쉽게 불러오기.groupby(), .pivot(), .merge() 등 강력한 분석 API 제공Python 코드와 완벽한 통합 (NumPy, Matplotlib 등과 잘 맞음)장점 NumPy 기반으로 구현되어 매우 빠름→ Pandas의 대부분 연산은 NumPy의 배..
