Pandas는 현실 세계의 데이터 분석을 위한 인기 있는 파이썬(Python) 패키지다. Pandas는 효율적이고 빠른 고성능의 데이터 구조를 제공함으로써 데이터 탐색과 분석을 매우 용이하게 해준다. 이 책은 Pandas 라이브러리의 완전한 기능을 배울 수 있게 도와 효율적인 데이터 조작과 분석의 길로 안내할 것이다. --- 지은이의 말 중에서

“데이터를 고문하라. 그러면 모든 걸 자백할 것이다(Toture the data, and it will confess to anything).” ㅡ 로널드 코스(Ronald Coase)
1991년 노벨 경제학상을 받은 영국의 경제학자 로널드 코스가 무려 1981년에 했던 말입니다. 35년도 더 지난 지금의 우리는 그야말로 데이터 고문(Data Torturing)의 시대에 살고 있습니다. 데이터에겐 미안하지만(?), 그래야만 우리에게 진실을 죄다 털어놓으니까 말입니다. 여기서 재미있는 점은 그 고문자가 ‘우리 모두’라는 매우 중요한 사실입니다.
로널드 코스를 인용하느라 ‘고문’이라는 단어를 썼지만, 실은 ‘과학’입니다. 지나치게 간단히 말하자면 데이터 과학(Data science)이란 무차별로 축적된 데이터로부터 ‘유의미한 정보’를 선별하고 분석해 이를 ‘미래에 대한 통찰’로 빚어내는 포괄적인 전 과정을 말하며, 따라서 이를 수행하는 사람은 당연히 IT 종사자에게만 국한돼있지 않습니다. 그러므로 앞의 표현을 바꿔보자면 우리는 모두 데이터 과학자입니다. 예컨대 우리는 선거 후보자의 치적이나 전과기록 등을 토대로 유권자 입장에서 가치 있는 정보만을 추리고 분석해 미래의 정치 대리인으로 임명할지 여부를 놓고 투표를 하니까요.
이렇듯 우리는 이미 데이터 과학자로서의 일상을 살고 있지만 현대의 IT 기술, 통계학, 경제학, 경영학, 금융공학 등 여러 지식체계를 접목해 데이터 조작과 분석을 과학적으로 수행할 수 있는 좀 더 전문적인 능력이 필요한 상황에 처했음을 인정하게 됩니다. 이 책을 선택한 저와 여러분 또한 그럴 것입니다.
이에 큰 도움이 될 Pandas는 파이썬 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 통계 분석 라이브러리이며, 이 책은 Pandas의 사용 방법을 아주 쉽게 차근차근 설명합니다. 흔히 사용되는 R을 대신해 파이썬을 통계 도구로 사용할 수 있습니다. 이는 이미 파이썬을 아는 사람이라면 R을 사용하지 않아도 자신의 파이썬 경험을 데이터 과학 분야에 그대로 활용할 수 있다는 의미입니다. 그런데 더더욱 놀라운 것은 파이썬 경험이 없더라도 Pandas를 사용하는 데 아무 무리가 없다는 점입니다. 바로 이 책이 그걸 증명합니다. --- 옮긴이의 말 중에서

1장, ‘Pandas와 데이터 분석’에서는 Pandas의 주요 특징을 소개한다. 1장의 목적은 통계와 데이터 과학의 맥락에서 Pandas의 역할을 제시하는 것이다. 즉, 데이터 과학과 관련한 여러 개념을 알아보고 이를 Pandas가 어떻게 지원하는지 설명한다. 이로써 데이터 과학과 데이터 과학 프로세스와 관련한 이후의 각 장을 공부할 준비를 갖춘다.
2장, ‘Pandas의 설치와 가동’에서는 Pandas를 다운로드해 설치하는 방법과 몇 가지 기본 개념을 알아본다. 또한 iPython과 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 사용해 실습을 진행하는 모습을 보여준다.
3장, ‘Series로 단변량 데이터 표현’에서는 인덱스를 갖는 1차원의 데이터 표현 방법인 Pandas의 Series로 작업을 시작한다. Series 객체를 만드는 방법과 그 안의 데이터를 조작하는 방법을 공부할 것이며, 추가로 인덱싱, 데이터 정렬, 슬라이싱 등에 대해 알아본다.
4장, ‘DataFrame으로 다변량 데이터 표현’에서는 인덱스를 갖는 2차원의 데이터 표현 방법인 Pandas의 DataFrame에 대해 알아본다. DataFrame 객체를 만드는 방법과 정적 데이터셋의 사용 방법, 특정 칼럼이나 로우를 선택하는 방법 등을 배운다.
5장, ‘DataFrame 구조 다루기’에서는 4장에서 한 걸음 더 나아가 DataFrame으로 좀 복잡한 작업을 수행해본다. 구체적으로는 칼럼이나 로우를 추가, 교체, 삭제해보며, DataFrame 안의 데이터를 조작해본다.
6장, ‘데이터 인덱싱’에서는 Pandas의 인덱스 활용 방법을 자세히 알아본다. 특히 각 인덱스의 유형과 설정, 계층형 인덱스를 다루는 방법을 배운다.
7장, ‘범주형 데이터’에서는 Categorical을 사용해 Pandas의 범주를 다루는 방법을 알아본다.
8장, ‘수치 해석과 통계 기법’에서는 기본적인 산술 연산은 물론 기술 통계, 이산화, 롤링 윈도우, 무작위 표집 등 다양한 통계 작업을 수행해본다.
9장, ‘데이터 접근’에서는 외부로부터 데이터를 로딩해 Series나 DataFrame으로 저장하는 방법을 배운다. 또한 파일, HTTP 서버, 데이터베이스, 웹 서비스 등 다양한 장소의 데이터에 접근하는 방법을 알아본다. CSV, HTML, JSON, HDF5 형식의 데이터를 처리하는 방법도 배운다.
10장, ‘데이터 정돈’에서는 Pandas가 제공하는 다양한 도구를 사용해 지저분하거나 누락된 데이터를 분석에 유용한 형태로 관리하는 방법을 공부한다.
11장, ‘데이터의 조합, 연관, 재형성’에서는 복수의 Pandas 객체로부터 데이터를 접합하거나 병합하는 다양한 기법을 배운다.
12장, ‘데이터 집계’에서는 데이터의 그룹화와 집계 분석에 대해 알아본다. Pandas에서는 이를 분할-적용-재조합 패턴이라고 하는데, 이 패턴을 사용해 여러 방법으로 데이터 그룹화를 수행해보고 집계 함수를 적용해 데이터를 처리해본다.
13장, ‘시계열 모델링’에서는 시계열 데이터에 관해 알아본다. Pandas가 제공하는 방대한 기능을 사용해 시계열 데이터를 다루고 분석하는 방법을 공부한다.
14장, ‘시각화’에서는 matplotlib을 중심으로 Pandas 데이터를 시각화하는 방법을 알아본다. 막대그래프, 히스토그램, 박스-수염 그래프, 영역 그래프, 산점도, 커널 밀도 추정 차트, 히트맵 등 일반적인 여러 차트를 통해 금융 데이터를 표현하는 방법을 알아본다.
15장, ‘과거 주가 분석’에서는 기본적인 금융 분석 기법을 알아본다. 구글 파이낸스(Google Finance)로부터 데이터를 가져와 수익률, 이동 평균, 변동성 등 여러 주제를 다루며, 그런 금융 개념에 시각화를 적용하는 방법도 알아본다.

<b>이 책에서 다루는 내용</b><br/><br/>- 데이터 분석가와 과학자가 데이터를 수집하고 파악하는 방식의 이해<br/>- 데이터 분석의 처음부터 끝까지 지원하는 Pandas의 활용<br/>- 시리즈와 데이터 프레임을 사용한 단변량과 다변량 데이터 표현<br/>- 데이터의 분할과 분리, 여러 출처의 데이터 조합, 그룹화, 집계 방법<br/>- 파일, 데이터베이스, 웹 서비스 등의 외부 데이터 접근<br/>- 시계열 데이터의 표현, 조작, 다양한 의미 파악<br/>- 통계 정보의 시각화<br/>- Pandas를 이용한 다양한 금융 데이터 표현과 분석<br/><br/>이 책의 대상 독자로는 Pandas를 이용한 데이터 분석에 빠져보고 싶은 데이터 과학자, 데이터 분석가, 파이썬 프로그래머 또는 데이터 분석에 관심이 있는 누구에게나 적합하다. 통계와 프로그래밍에 대한 약간의 지식이 있다면 더욱 도움이 되겠지만, 반드시 필요한 조건은 아니다. Pandas에 대한 경험 역시 필요하지 않다.