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품목정보
| 발행일 | 2021년 11월 19일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 388쪽 | 188*240*17mm |
| ISBN13 | 9791158392789 |
| ISBN10 | 1158392788 |
마이클 워커 저 / 최용 역
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위키북스
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2021년 11월 19일
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- 프로그래밍 언어 top100 2주
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책소개 책소개 보이기/감추기
목차 목차 보이기/감추기
| ▣ 01장: 표 데이터를 판다스로 가져올 때의 데이터 정제 ___1.1 CSV 파일 가져오기 ___1.2 엑셀 파일 가져오기 ___1.3 SQL 데이터베이스의 데이터를 가져오기 ___1.4 SPSS, Stata, SAS 데이터 가져오기 ___1.5 R 데이터 가져오기 ___1.6 표 데이터 저장 ▣ 02장: HTML과 JSON을 판다스로 가져올 때의 데이터 정제 ___2.1 단순한 JSON 데이터 가져오기 ___2.2 API를 통해 복잡한 JSON 데이터 가져오기 ___2.3 웹페이지의 데이터 가져오기 ___2.4 JSON 데이터 저장 ▣ 03장: 데이터 측정 ___3.1 처음 데이터를 훑어보기 ___3.2 열을 선택하고 정돈하기 ___3.3 행을 선택하기 ___3.4 범주형변수의 빈도를 생성하기 ___3.5 연속변수의 요약통계 생성하기 ▣ 04장: 데이터의 부분집합에서 누락값과 이상값 식별 ___4.1 누락값 찾기 ___4.2 변수가 1개인 이상값 식별하기 ___4.3 이변량 관계의 이상값과 예상치 못한 값 식별하기 ___4.4 부분집합을 이용해 변수 간의 논리적 불일치를 찾기 ___4.5 선형 회귀를 활용해 유의한 영향을 ___4.6 k-최근접 이웃을 활용해 이상값을 찾기 ___4.7 아이솔레이션 포레스트를 활용한 이상 탐지 ▣ 05장: 시각화를 활용해 예상치 못한 값을 식별하기 ___5.1 히스토그램을 활용해 연속변수의 분포를 조사하기 ___5.2 박스플롯을 활용해 연속변수의 이상값을 식별하기 ___5.3 그룹별 박스플롯으로 특정 그룹에서 예상치 못한 값을 드러내기 ___5.4 바이올린 플롯으로 분포 형태와 이상값을 조사하기 ___5.5 산점도를 활용해 이변량 관계를 보기 ___5.6 라인 플롯으로 연속변수의 추세를 조사하기 ___5.7 상관행렬을 기반으로 히트맵을 작성하기 ▣ 06장: 데이터 정제, 탐색 및 시리즈 연산 ___6.1 판다스 시리즈에서 값을 얻기 ___6.2 판다스 시리즈에 대한 요약통계 표시 ___6.3 시리즈 값 변경 ___6.4 조건에 따라 시리즈 값을 변경 ___6.5 문자열 시리즈 데이터 평가와 정제 ___6.6 날짜 다루기 ___6.7 누락 데이터 식별과 정제 ___6.8 k-최근접 이웃으로 누락값 대치 ▣ 07장: 집계 시 지저분한 데이터 다루기 ___7.1 itertuples을 활용한 데이터 순회(안티 패턴) ___7.2 넘파이 배열의 그룹별 요약을 계산 ___7.3 groupby를 사용해 데이터를 그룹별로 조직화하기 ___7.4 좀 더 복잡한 집계 함수를 groupby와 함께 사용하기 ___7.5 사용자 정의 함수 및 apply와 groupby ___7.6 groupby를 사용해 데이터프레임의 분석 단위를 바꾸기 ▣ 08장: 데이터프레임들을 결합할 때의 데이터 문제 해결 ___8.1 데이터프레임을 수직으로 결합하기 ___8.2 일대일 병합 ___8.3 병합 기준 열을 여러 개 사용하기 ___8.4 일대다 병합 ___8.5 다대다 병합 ___8.6 병합 루틴 개발 ▣ 09장: 데이터 타이딩과 리셰이핑 ___9.1 중복 행 제거하기 ___9.2 다대다 관계 수정하기 ___9.3 stack과 melt로 넓은 데이터를 긴 포맷으로 리셰이핑 ___9.4 열 그룹을 녹이기 ___9.5 unstack과 pivot을 ▣ 10장: 사용자 정의 함수와 클래스로 데이터 정제를 자동화 ___10.1 데이터를 처음 살펴보는 함수 ___10.2 요약통계와 빈도를 표시하는 함수 ___10.3 이상치와 예상치 못한 값을 식별하는 함수 ___10.4 데이터 집계와 결합을 위한 함수 ___10.5 시리즈 값을 업데이트하는 로직을 담은 클래스 ___10.6 표 형태가 아닌 데이터 구조를 다루는 클래스 |
저자 소개 (2명)
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽고 분석하는 법
◎ 데이터프레임, 열, 행의 어트리뷰트를 요약하는 법
◎ 데이터를 필터링하고 주어진 요건을 충족하는 열을 선택
◎ 날짜, 누락값이 있는 데이터 등 지저분한 데이터를 다루기
◎ 메서드 체이닝으로 파이썬 판다스 작업 생산성을 향상
◎ 시각화를 통해 통찰을 얻고 잠재적인 데이터 이슈를 식별
◎ 데이터의 변동을 파악하는 능력을 향상
◎ 사용자 정의 함수 및 클래스를 작성해 데이터 정제를 자동화
◎ 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽고 분석하는 법
◎ 데이터프레임, 열, 행의 어트리뷰트를 요약하는 법
◎ 데이터를 필터링하고 주어진 요건을 충족하는 열을 선택
◎ 날짜, 누락값이 있는 데이터 등 지저분한 데이터를 다루기
◎ 메서드 체이닝으로 파이썬 판다스 작업 생산성을 향상
◎ 시각화를 통해 통찰을 얻고 잠재적인 데이터 이슈를 식별
◎ 데이터의 변동을 파악하는 능력을 향상
◎ 사용자 정의 함수 및 클래스를 작성해 데이터 정제를 자동화
