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데이터 분석을 위한 판다스 입문
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데이터 분석을 위한 판다스 입문

  • 다니엘첸
  • |
  • 이지스퍼블리싱
  • |
  • 2018-10-11 출간
  • |
  • 280페이지
  • |
  • 188 X 257 mm
  • |
  • ISBN 9791163030287
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




친절한 저자의 설명으로
복잡한 코드 속에서 방황하는 시간을 줄여보세요!
데이터 분석이라고 먼저 겁먹지 마세요. 훌륭한 길잡이와 함께라면 아무리 어려운 길이라도 갈 수 있습니다. 복잡한 코드는 나누고 어려운 내용은 최대한 풀어 친절하게 설명했습니다. 저자의 친절한 설명을 따라 여러분이 작성한 코드는 무엇이고, 어떤 데이터 분석 효과를 기대할 수 있는지 음미해 보세요. 복잡한 코드 속에서 방황하는 시간 없이 판다스 기본기에 집중할 수 있을 것입니다.

파이썬 기초 공부를 겨우 마친 초보자도 7일이면 판다스에 입문할 수 있습니다!
이 책은 파이썬이 아니라 판다스를 통해 데이터를 분석하는 과정에 집중합니다. 그래서 높은 수준의 파이썬 지식을 요구하지 않습니다. 그래서 파이썬 초보자라도 일주일 정도면 판다스에 입문할 수 있죠. 파이썬에 익숙한 독자라면 3일 만에 판다스의 기본기를 익힐 수 있습니다. 《Do it! 데이터 분석을 위한 판다스 입문》에서 제공하는 학습 계획표에 공부한 날짜를 기록하며 공부해 보세요.

내 손으로 데이터를 직접 만져야 내 것이 된다!
86개의 실습 예제를 입력하고 실행하며 판다스에 쉽고 빠르게 입문하자!
판다스는 파이썬으로 만든 데이터 분석 패키지입니다. 데이터 정제부터 분석, 통계, 그래프 시각화까지 데이터를 분석하는 데 필요한 모든 기능을 갖추고 있죠. 하지만 아무리 훌륭한 도구라 해도 사용하지 않으면 의미가 없겠죠? 그래서 이 책은 여러분이 판다스를 활용하여 데이터 분석의 주요 과정을 경험할 수 있도록 86개의 실습 예제를 제공합니다. 실습 예제를 따라 직접 데이터를 만져보고 결과를 확인하다 보면 어느새 판다스와 데이터 분석의 기본기를 갖춘 여러분을 발견할 수 있을 것입니다.

우버 택시, 테슬라 주식, 빌보드 차트, 에볼라 바이러스 데이터 등
현실 기반의 데이터를 분석하는 데이터 분석가가 되어보자!
만약 여러분이 이 책에서 사용하게 될 데이터가 ‘1, 2, 3’이나 ‘A, B, C’와 같은 의미 없는 데이터라면 어떨까요? 데이터의 분석 결과도 의미가 없을 것입니다. 그래서 이 책에서 사용하는 대부분의 데이터는 우버 택시, 테슬라 주식, 빌보드 차트, 에볼라 바이러스 등의 현실 기반의 데이터를 사용합니다. 다양한 데이터를 직접 만지고 분석하며 데이터 분석가가 된 기분으로 공부해 보세요.

책을 통해 스스로 성장하는 지적인 독자들을 만나보세요! ― Do it! 스터디룸 카페 안내
혼자 계획을 세우고 공부하다 보면 금방 지치기 마련이죠? Do it! 스터디룸 카페(cafe.naver.com/doitstudyroom)에서 나와 비슷한 고민을 하고 있는 독자를 만나 어려운 내용을 공유해보는 것은 어떨까요? 내가 열심히 공부한 내용으로 다른 사람을 도와준다면 더 큰 뿌듯함을 느낄 수 있지 않을까요? Do it! 스터디룸 카페에 방문해 보세요.


목차


01장 판다스 실습 환경 준비하기
01-1 아나콘다 설치
아나콘다가 잘 설치되었는지 확인하기
01-2 판다스 실습 준비
실습 프로젝트 준비하고 프로젝트 폴더 살펴보기
01-3 안녕? 주피터 노트북!
01-4 파이썬 패키지 관리자 ㅡ pip

02장 판다스 시작하기
02-1 데이터 집합 불러오기
데이터 분석의 시작은 데이터 불러오기부터
시리즈와 데이터프레임
판다스와 파이썬 자료형 비교
02-2 데이터 추출하기
열 단위 데이터 추출하기
행 단위 데이터 추출하기
인덱스와 행 번호 개념 알아보기
loc, iloc 속성 자유자재로 사용하기
02-3 기초적인 통계 계산하기
02-4 그래프 그리기

03장 판다스 데이터프레임과 시리즈
03-1 나만의 데이터 만들기
03-2 시리즈 다루기 ― 기초
시리즈 속성과 메서드 사용하기 ㅡ index, values, keys
시리즈의 기초 통계 메서드 사용하기
03-3 시리즈 다루기 ― 응용
시리즈와 불린 추출
시리즈와 브로드캐스팅
03-4 데이터프레임 다루기
03-5 시리즈와 데이터프레임의 데이터 처리하기
03-6 데이터 저장하고 불러오기

04장 그래프 그리기
04-1 데이터 시각화가 필요한 이유
앤스콤 4분할 그래프 살펴보기
앤스콤 데이터 집합 모두 사용해 그래프 만들기
04-2 matplotlib 라이브러리 자유자재로 사용하기
기초 그래프 그리기
다변량 그래프 그리기
04-3 seaborn 라이브러리 자유자재로 사용하기
04-4 데이터프레임과 시리즈로 그래프 그리기
04-5 seaborn 라이브러리로 그래프 스타일 설정하기

05장 데이터 연결하기
05-1 분석하기 좋은 데이터
분석하기 좋은 데이터란?
05-2 데이터 연결 기초
행이 1개라도 반드시 데이터프레임에 담아 연결해야 합니다
다양한 방법으로 데이터 연결하기
05-3 데이터 연결 마무리

06장 누락값 처리하기
06-1 누락값이란?
누락값과 누락값 확인하기
누락값이 생기는 이유
누락값의 개수
누락값 처리하기
누락값이 포함된 데이터 계산하기

07장 깔끔한 데이터
07-1 열과 피벗
넓은 데이터
07-2 열 이름 관리하기
하나의 열이 여러 의미를 가지고 있는 경우
split 메서드로 열 이름 분리하기
07-3 여러 열을 하나로 정리하기
07-4 중복 데이터 처리하기
07-5 대용량 데이터 처리하기
여러 개로 나누어진 데이터 불러오기

08장 판다스 자료형
08-1 자료형 다루기
자료형 변환하기
잘못 입력한 데이터 처리하기
08-2 카테고리 자료형

09장 문자열 처리하기
09-1 문자열 다루기
파이썬과 문자열
인덱스로 문자열 추출하기
전체 문자열 추출하기
09-2 문자열 메서드
09-3 문자열 포매팅
문자열 포매팅하기
숫자 데이터 포매팅하기
% 연산자로 포매팅하기
09-4 정규식으로 문자열 처리에 날개 달기
정규식이란?

10장 apply 메서드 활용
10-1 간단한 함수 만들기
10-2 apply 메서드 사용하기 ㅡ 기초
10-3 apply 메서드 사용하기 ㅡ 고급

11장 그룹 연산
11-1 데이터 집계
데이터 집계하기 ㅡ groupby 메서드
분할-반영-결합 과정 살펴보기 ㅡ groupby 메서드
groupby 메서드와 함께 사용하는 집계 메서드
agg 메서드로 사용자 함수와 groupby 메서드 조합하기
여러 개의 집계 메서드 한 번에 사용하기
11-2 데이터 변환
표준점수 계산하기
누락값을 평균값으로 처리하기
11-3 데이터 필터링
11-4 그룹 오브젝트
그룹 오브젝트 살펴보기
한 번에 그룹 오브젝트 계산하기
그룹 오브젝트 활용하기
여러 열을 사용해 그룹 오브젝트 만들고 계산하기

12장 시계열 데이터
12-1 datetime 오브젝트
datetime 오브젝트로 변환하기 ㅡ to_datetime 메서드
시간 형식 지정자
datetime 오브젝트로 변환하기 ㅡ read_csv 메서드
datetime 오브젝트에서 날짜 정보 추출하기
dt 접근자 사용하기
12-2 사례별 시계열 데이터 계산하기
datetime 오브젝트와 인덱스 ㅡ DatetimeIndex
시간 간격과 인덱스 ㅡ TimedeltaIndex
시간 범위와 인덱스
시간 범위 수정하고 데이터 밀어내기 ㅡ shift 메서드
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