품목정보
발행일	2019년 06월 15일
쪽수, 무게, 크기	392쪽 \| 940g \| 18723521mm
ISBN13	9788956748337
ISBN10	8956748330

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PART 1. 판다스 입문 1. 데이터과학자가 판다스를 배우는 이유 2. 판다스 자료구조 2-1. 시리즈 2-2. 데이터프레임 3. 인덱스 활용 4. 산술연산 4-1. 시리즈 연산 4-2. 데이터프레임 연산 PART 2. 데이터 입출력 1. 외부 파일 읽어오기 1-1. CSV 파일 1-2. Excel 파일 1-3. JSON 파일 2. 웹(web)에서 가져오기 2-1. HTML 웹 페이지에서 표 속성 가져오기 2-2. 웹 스크래핑 3. API 활용하여 데이터 수집하기 4. 데이터 저장하기 4-1. CSV 파일로 저장 4-2. JSON 파일로 저장 4-3. Excel 파일로 저장 4-4. 여러 개의 데이터프레임을 하나의 Excel 파일로 저장 PART 3. 데이터 살펴보기 1. 데이터프레임의 구조 1-1. 데이터 내용 미리보기 1-2. 데이터 요약 정보 확인하기 1-3. 데이터 개수 확인 2. 통계 함수 적용 2-1. 평균값 2-2. 중간값 2-3. 최대값 2-4. 최소값 2-5. 표준편차 2-6. 상관계수 3. 판다스 내장 그래프 도구 활용 PART 4. 시각화 도구 1. Matplotlib - 기본 그래프 도구 1-1. 선 그래프 1-2. 면적 그래프 1-3. 막대 그래프 1-4. 히스토그램 1-5. 산점도 1-6. 파이 차트 1-7. 박스 플롯 2. Seaborn 라이브러리 - 고급 그래프 도구 3. Folium 라이브러리 - 지도 활용 PART 5. 데이터 사전 처리 1. 누락 데이터 처리 2. 중복 데이터 처리 3. 데이터 표준화 3-1. 단위 환산 3-2. 자료형 변환 4. 범주형(카테고리) 데이터 처리 4-1. 구간 분할 4-2. 더미 변수 5. 정규화 6. 시계열 데이터 6-1. 다른 자료형을 시계열 객체로 변환 6-2. 시계열 데이터 만들기 6-3. 시계열 데이터 활용 PART 6. 데이터프레임의 다양한 응용 1. 함수 매핑 1-1. 개별 원소에 함수 매핑 1-2. 시리즈 객체에 함수 매핑 1-3. 데이터프레임 객체에 함수 매핑 2. 열 재구성 2-1. 열 순서 변경 2-2. 열 분리 3. 필터링 3-1. 불린 인덱싱 3-2. isin( ) 메소드 활용 4. 데이터프레임 합치기 4-1. 데이터프레임 연결 4-2. 데이터프레임 병합 4-3. 데이터프레임 결합 5. 그룹 연산 5-1. 그룹 객체 만들기(분할 단계) 5-2. 그룹 연산 메소드(적용-결합 단계) 6. 멀티 인덱스 7. 피벗 PART 7. 머신러닝 데이터 분석 1. 머신러닝 개요 1-1. 머신러닝이란? 1-2. 지도 학습 vs 비지도 학습 1-3. 머신러닝 프로세스 2. 회귀분석 2-1. 단순회귀분석 2-2. 다항회귀분석 2-3, 다중회귀분석 3. 분류 3-1. KNN 3-2. SVM 3-3. Decision Tree 4. 군집 4-1. k-Means 4-2. DBSCAN

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저자 소개 (1명)

저 : 오승환 이동 관심작가 알림신청

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안녕하세요. 이책의 저자 입니다.

2019-06-03

판다스는 머신러닝, 인공지능 모델에 입력하기 위한 데이터를 가공, 저장하는데 사용한다. 우리가 학교에서 그리고 회사에서 엑셀을 이용하여 복잡한 데이터를 수집, 정리하는 과정과 비슷하다. 한편, 데이터 개수가 많아지면 엑셀이 버거워하는 것을 느껴본 적이 있을 것이다. 셀의 개수가 많아지면 한눈에 파악하기도 어려워지고 입력 오류도 많아지게 된다. 하지만, 파이썬과 판다스를 이용하면 수십만, 수백만 개의 데이터마저도 어렵지 않게 처리할 수 있다. 엑셀을 배운다는 마음으로 판다스를 이해하면 쉽게 다가갈 수 있다. 파이썬 코드에 익숙해지는 데는 시간이 다소 필요하겠지만, 판다스의 자료구조인 시리즈(series)와 데이터프레임(dataframe)을 이해하는 것은 어렵지 않을 것이다. 자료구조를 이해하였다면, 예제코드를 조금씩 변형하면서 실행해 보자. 다음 단계로는 예제 밖의 데이터를 가져와서 예제코드의 여러 함수와 명령을 적용해 보기를 권한다. 간단한 코드라도 조금씩 변화를 주면서 실행 결과의 차이를 비교하다 보면, 판다스 자료구조에 기반한 데이터 분석에 대한 개념을 조금씩 잡아나갈 수 있을 것이다. 이 책은 판다스를 이용한 데이터 수집, 가공, 저장을 주로 다루고, 부가적으로 그래프를 이용한 시각화와 간단한 머신러닝 알고리즘을 소개하고 있다. 머신러닝은 방대한 데이터로부터 인간이 인지하지 못하는 통찰(insight)을 구하는 과정이고, 그 핵심은 데이터에 있다. 판다스는 데이터를 다루는 가장 기본적이고 중요한 도구라는 점에서 데이터 분석을 시작하는 분들이 익혀두면 좋다.

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