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PART 1 판다스 기본기 다지기
chapter 1 판다스 소개 _1.1 21세기의 데이터 _1.2 판다스 소개 _1.3 판다스 둘러보기 _1.4 핵심 요약 chapter 2 Series 객체 _2.1 Series의 개요 _2.2 파이썬 객체에서 Series 생성 _2.3 Series의 속성 _2.4 첫 번째 행과 마지막 행 검색 _2.5 수학 연산 _2.6 Series를 파이썬의 내장 함수에 전달 _2.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _2.8 핵심 요약 chapter 3 Series 메서드 _3.1 read_csv 함수로 데이터셋 가져오기 _3.2 Series 정렬 _3.3 inplace 매개변수로 Series 덮어쓰기 _3.4 value_counts 메서드로 값 계산하기 _3.5 apply 메서드를 사용하여 모든 Series 값에 대한 함수 호출 _3.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _3.7 핵심 요약 chapter 4 DataFrame 객체 _4.1 DataFrame의 개요 _4.2 Series와 DataFrame의 유사점 _4.3 DataFrame 정렬 _4.4 인덱스별 정렬 _4.5 새 인덱스 설정 _4.6 DataFrame에서 열과 행 선택 _4.7 DataFrame에서 행 선택 _4.8 Series에서 값 추출 _4.9 열 또는 행 이름 바꾸기 _4.10 인덱스 재설정 _4.11 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _4.12 핵심 요약 chapter 5 DataFrame 필터링 _5.1 데이터셋과 메모리 최적화 _5.2 단일 조건으로 필터링 _5.3 다중 조건으로 필터링 _5.4 조건별 필터링 _5.5 중복 처리 _5.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _5.7 핵심 요약 PART 2 판다스 응용하기 chapter 6 텍스트 데이터 다루기 _6.1 대소문자 변환과 공백 _6.2 문자열 슬라이싱 _6.3 문자열 슬라이싱과 문자 치환 _6.4 불리언 메서드 _6.5 문자열 분할 _6.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _6.7 정규 표현식에 대한 참고 사항 _6.8 핵심 요약 chapter 7 MultiIndex DataFrame _7.1 MultiIndex 객체 _7.2 MultiIndex DataFrame _7.3 MultiIndex 정렬 _7.4 MultiIndex 행과 열 선택 _7.5 단면 추출 _7.6 인덱스 조작 _7.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _7.8 핵심 요약 chapter 8 재구성과 피벗 _8.1 넓은 데이터와 좁은 데이터 _8.2 DataFrame에서 피벗 테이블 생성 _8.3 인덱스 레벨 스택과 언스택 _8.4 데이터셋 피벗 해제 _8.5 값의 목록 확장 _8.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _8.7 핵심 요약 chapter 9 GroupBy 객체 _9.1 GroupBy 객체 생성 _9.2 데이터셋에서 GroupBy 객체 생성 _9.3 GroupBy 객체의 속성과 메서드 _9.4 집계 연산 _9.5 사용자 정의 연산 _9.6 다중 열 기반의 그룹화 _9.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _9.8 핵심 요약 chapter 10 병합, 조인 및 연결 _10.1 데이터셋 소개 _10.2 데이터셋 결합 _10.3 결합된 DataFrame의 결측값 _10.4 왼쪽 조인 _10.5 내부 조인 _10.6 외부 조인 _10.7 인덱스 레이블 병합 _10.8 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _10.9 핵심 요약 chapter 11 날짜 및 시간 다루기 _11.1 Timestamp 객체 _11.2 다중 Timestamp를 저장하는 DatetimeIndex _11.3 열 또는 인덱스 값을 날짜/시간으로 변환 _11.4 DatetimeProperties 객체 _11.5 일정 시간의 덧셈과 뺄셈 _11.6 날짜 오프셋 _11.7 Timedelta 객체 _11.8 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _11.9 핵심 요약 chapter 12 가져오기와 내보내기 _12.1 JSON 파일 읽고 쓰기 _12.2 CSV 파일 읽고 쓰기 _12.3 엑셀 통합문서에 읽고 쓰기 _12.4 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법 _12.5 핵심 요약 chapter 13 판다스 설정 _13.1 판다스 설정 확인과 변경 _13.2 정밀도 _13.3 최대 열 너비 _13.4 절단 임계값 _13.5 설정 컨텍스트 _13.6 핵심 요약 chapter 14 시각화 _14.1 matplotlib 설치 _14.2 선형 차트 _14.3 막대 그래프 _14.4 파이 차트 _14.5 핵심 요약 [특별 부록] 부록 1 설치와 환경 설정(아나콘다, 주피터 노트북 설치, OS 설정) 부록 2 파이썬 속성 과정 부록 3 넘파이 속성 과정 부록 4 faker로 가짜 데이터 생성하기 부록 5 정규 표현식 |
Boris Paskhaver
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판다스를 활용한 데이터 분석 완벽 실무 지침서
파이썬으로 데이터 분석을 한다면 반드시 사용해야 하는 머스트 해브 라이브러리, 판다스 활용법을 1부터 10까지 모두 담았습니다. 이 책을 통해 독자는 판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석법까지 차근차근 배울 수 있습니다. 또한, 각 장 마지막에서는 [연습 문제+ 해법]으로 구성된 코딩 챌린지를 통해 확실하게 실전 감각도 쌓을 수 있습니다. 강조하고 싶은 이 도서의 또 다른 특징은 [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록을 제공해 파이썬 입문자라도 판다스를 어렵지 않게 시작할 수 있습니다. 점차 데이터 분석의 중요도가 커지고 있는 지금, 주저 말고 판다스의 세계로 어서 오세요! 주요 내용 데이터셋 구성, 그룹화, 병합, 분할 및 결합 텍스트와 시간 기반 데이터의 추세 탐색 정렬, 필터링, 피벗, 최적화 및 결론 도출 인기 영화(마블, 디즈니 등)와 NBA, NFL 유명 선수, 포켓몬 등의 데이터를 이용한 예제 코딩 챌린지: 각 장을 정리하는 연습 문제+해법 [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록 제공 추천사 내가 읽은 모든 판다스 입문서 중에 이 책이 단연 최고다! _에리코 렌지안, idibu.com 입문자도 따라하기 쉬운 가이드로 데이터 분석에 필요한 모든 기반을 빠르게 다지고 실습할 수 있다. _조나단 샬리, SiriusXM Media 이 책의 개념을 이해하고 실천하면 당신은 생산성을 높이고 전문가가 될 수 있다. _호세 아파블라자, Steadfast Networks 파이썬 초보자와 전문가 모두에게 도움이 되는 데이터 분석 및 데이터 과학에 필요한 필수 개념을 담았다! _벤 맥나마라, DataGeek |