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이지스퍼블리싱-Do it! 시리즈
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책소개
목차
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01 판다스 실습 환경 준비하기
__01-1 아나콘다 설치하기 __01-2 판다스 실습 준비하기 __01-3 안녕? 주피터 노트북! __01-4 파이썬 패키지 관리자 pip 알아보기 02 판다스 시작하기 __02-1 판다스가 왜 필요할까? ______ 데이터프레임과 시리즈 __02-2 데이터셋 불러오기 ______ 데이터 분석은 데이터셋 불러오기부터 __02-3 데이터 추출하기 ______ 열 데이터 추출하기 ______ 행 데이터 추출하기 ______ loc와 iloc로 데이터 추출하기 ______ 행과 열 함께 지정하여 추출하기 __02-4 기초 통계 계산하기 ______ 그룹화한 데이터의 평균 구하기 ______ 그룹화한 데이터 개수 세기 __02-5 데이터를 그래프로 표현하려면? 03 판다스 자료구조 살펴보기 __03-1 나만의 데이터 만들기 ______ 시리즈와 데이터프레임 만들기 __03-2 시리즈 다루기 ______ 시리즈의 keys() 메서드 ______ 시리즈와 ndarray ______ 시리즈와 불리언 ______ 시리즈와 브로드캐스팅 __03-3 데이터프레임 다루기 ______ 데이터프레임의 구성 ______ 데이터프레임과 불리언 추출 ______ 데이터프레임과 브로드캐스팅 __03-4 시리즈와 데이터프레임 데이터 변환하기 __03-5 데이터 저장하고 불러오기 ______ 피클로 저장하고 불러오기 ______ CSV와 TSV 파일로 저장하고 불러오기 ______ 엑셀로 저장하기 ______ 다양한 형식으로 저장하기 ______ 다양한 데이터 저장 유형 04 그래프 그리기 __04-1 데이터 시각화란? __04-2 matplotlib 라이브러리란? ______ 그림 영역과 하위 그래프 이해하기 ______ 그래프 구성 요소 이해하기 __04-3 matplotlib으로 그래프 그리기 ______ 일변량 그래프 그리기 ______ 이변량 그래프 그리기 ______ 다변량 그래프 그리기 __04-4 seaborn으로 그래프 그리기 ______ 다양한 그래프 그려 보기 ______ seaborn 스타일 알아보기 ______ seaborn 공식 문서 읽는 방법 __04-5 판다스로 그래프 그리기 05 깔끔한 데이터 만들기 __05-1 깔끔한 데이터란? __05-2 열 이름이 값일 때 ______ 하나의 열만 남기기 ______ 여러 개의 열 남기기 __05-3 열 이름에 변수가 여러 개일 때 ______ 열 이름이 여러 가지 뜻일 때 ______ 열 이름 분할하고 새로운 열로 할당하기 ______ 한 번에 분할하고 합치기 __05-4 변수가 행과 열 모두에 있을 때 06 apply() 메서드로 함수 적용하기 __06-1 간단한 함수 만들기 __06-2 apply() 메서드 사용하기 ______ 시리즈에 함수 적용하기 ______ 데이터프레임에 함수 적용하기 __06-3 람다 함수 사용하기 __06-4 벡터화된 함수 사용하기 ______ 넘파이와 넘바로 벡터화하기 07 데이터 결합하고 분해하기 __07-1 데이터 묶어 분석하기 __07-2 데이터 연결하기 ______ 데이터프레임 살펴보기 ______ 행 연결하기 ______ 열 연결하기 ______ 인덱스나 열 이름이 다른 데이터 연결하기 __07-3 분할된 데이터 연결하기 __07-4 여러 데이터셋 병합하기 __07-5 데이터 정규화하기 08 그룹으로 묶어 연산하기 __08-1 데이터 집계하기 ______ groupby() 메서드와 함께 사용하는 집계 메서드 ______ agg() 메서드와 groupby() 메서드 조합하기 ______ 여러 개의 집계 함수 한 번에 사용하기 __08-2 데이터 변환하기 ______ 표준점수 계산하기 ______ 평균값으로 결측값 채우기 __08-3 원하는 데이터 걸러 내기 __08-4 그룹 객체 활용하기 ______ 그룹 객체란? __08-5 다중 인덱스 다루기 09 결측값 알아보기 __09-1 결측값이란? __09-2 결측값은 왜 생길까? ______ 데이터를 불러올 때 생기는 결측값 ______ 데이터를 연결할 때 생기는 결측값 ______ 직접 입력한 결측값 ______ 인덱스를 다시 설정할 때 생기는 결측값 __09-3 결측값 다루기 ______ 결측값 처리하기 ______ 결측값이 있는 데이터 계산하기 __09-4 판다스 내장 NA 결측값 살펴보기 10 자료형 더 알아보기 __10-1 자료형 살펴보기 __10-2 자료형 변환하기 __10-3 범주형 데이터 알아보기 ______ 범주형 데이터 다루기 11 문자열 처리하기 __11-1 문자열 다루기 ______ 인덱스로 문자열 추출하기 ______ 슬라이싱 구문으로 마지막 문자 추출하기 __11-2 자주 사용하는 문자열 메서드 __11-3 문자열 메서드 더 알아보기 __11-4 문자열 포매팅 알아보기 __11-5 정규식으로 문자열 처리에 날개 달기 ______ 정규식이란? ______ compile() 함수 __11-6 regex 라이브러리 활용하기 12 시계열 데이터 알아보기 __12-1 datetime 객체 활용하기 __12-2 datetime으로 변환하기 __12-3 시계열 데이터 불러오기 __12-4 시간 정보 추출하기 __12-5 시간 간격 계산하기 __12-6 datetime 객체의 메서드 활용하기 __12-7 주식 데이터 다루기 __12-8 시간별 데이터 추출하기 __12-9 시간 범위 다루기 ______ 시간 범위의 주기 설정하기 __12-10 열 방향으로 값 옮기기 __12-11 시간 주기 변경하기 __12-12 시간대 다루기 __12-13 시계열 데이터 다루는 방법 더 알아보기 찾아보기 |
저자 소개 2
Chen, Daniel Y.
데이터 분석 분야에서 활동 중인 저자는 2016년부터 매년 사이파이(SciPy)라는 국제적인 파이썬 커뮤니티에서 판다스 관련 강의를 맡아 진행하고 있다. 현재는 소프트웨어 카펜트리(Software Carpentry)에서 데이터 분석 언어인 R을 강의하고 있다. 한마디로 말하면 데이터 분석 언어인 판다스와 R을 모두 사랑하는 데이터 분석가이다. 현실 세계의 수많은 데이터를 분석하기 위해 반드시 알아야 하는 판다스 라이브러리를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 그 동안의 강의 경험을 모두 녹여 이 책에 담았다. 86개의 실습 예제를 통해 현실 데이터를 직접 분석하며 판다스의 실무 기본
데이터 분석 분야에서 활동 중인 저자는 2016년부터 매년 사이파이(SciPy)라는 국제적인 파이썬 커뮤니티에서 판다스 관련 강의를 맡아 진행하고 있다. 현재는 소프트웨어 카펜트리(Software Carpentry)에서 데이터 분석 언어인 R을 강의하고 있다. 한마디로 말하면 데이터 분석 언어인 판다스와 R을 모두 사랑하는 데이터 분석가이다. 현실 세계의 수많은 데이터를 분석하기 위해 반드시 알아야 하는 판다스 라이브러리를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 그 동안의 강의 경험을 모두 녹여 이 책에 담았다. 86개의 실습 예제를 통해 현실 데이터를 직접 분석하며 판다스의 실무 기본기를 탄탄하게 익혀보자.
국내 대기업에서 인공지능 관련 연구를 진행하고 챗봇 서비스를 개발하는 7년 차 개발자다. 주로 자연어 처리 중심의 연구와 자바, 파이썬 위주의 개발 경력을 쌓아가고 있다. 개발과 관련된 공부는 분야를 가리지 않고 좋아하며 자기계발과 지식 공유를 목표로 번역에 참여하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2023년 11월 20일
- 쪽수, 무게, 크기
- 400쪽 | 840g | 188*257*16mm
- ISBN13
- 9791163035282
만든이 코멘트
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안녕하세요 이 책의 편집자입니다.
2024-01-15
이 책은 개정 도서임에도 많은 노력을 기울여 만들었습니다. [작가의 다른 상품]에서도 알 수 있듯 데이터 분석 분야를 주로 번역한 역자를 섭외하여 전문성을 높이고, 초보자 입장에서도 부담없이 실습을 진행할 수 있도록 원서에 없는 실습 환경 준비부터 꼼꼼하게 설명되어 있습니다.
판다스에 처음 입문한다면 정말 겁먹지 않고 판다스를 빠르게 익힐 수 있도록 만들었으니 파이썬 데이터 분석을 시작한다면 이 책으로 마스터한 뒤 다른 책이나 강의를 보세요!
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출판사 리뷰
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이 책의 주요 내용
- 판다스로 깔끔한 데이터셋을 만들어 이를 결합, 그룹화, 병합, 분할 등 데이터 분석의 기초를 설명 - 정규화, 조인, 그룹화 등 SQL 개념을 이용하여 데이터를 다루는 방법을 소개 - 맷플롯립, 시본 등을 활용하여 데이터 시각화의 기본인 그래프를 그리는 방법을 안내 - 빌보드 차트, 에볼라 및 인플루엔자 데이터셋, 날씨 데이터셋, 은행 정보 데이터셋, 주식 데이터셋 등 현실 데이터를 활용한 판다스 예제로 실습 구성 수많은 파이썬 라이브러리 가운데 ‘판다스’를 왜 알아야 할까? 데이터 분석 전문가로 가는 출발점에 판다스가 있습니다! 파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 많이 활용되고 있습니다. 판다스는 데이터 분석 라이브러리 가운데 활용도가 가장 높은 파이썬 라이브러리입니다. 데이터 분석과 관련한 다른 파이썬 라이브러리가 계속 생겨나지만 거의 대부분 판다스에 의존하고 있으니 판다스는 기본 상식처럼 알아 두어야 합니다. 이러한 판다스를 대체할 도구는 당분간 찾기 어려울 것입니다. R? 파이썬? 엑셀? 대체 뭘로 데이터 분석을 시작해야 돼? 판다스에 입문해 이 고민을 해결해 보세요! R의 장점을 파이썬으로 가지고 올 수 있었던 것은 바로 판다스 덕분입니다. R에서 파이썬으로 분석 방법을 바꾸고 싶다면 판다스를 시작하세요! 또한 공공기관, 연구기관에서 사용하는 CSV, TSV 등 대량의 데이터 파일을 판다스로 다룰 수 있어 실무에서 의사결정을 할 때 기초 자료를 만드는 데 도움이 될 것입니다. 그동안 엑셀에서 규모가 큰 데이터를 분석할 때 컴퓨터가 버벅거린 경험이 있다면 파이썬 문법을 거의 몰라도 괜찮으니 이 책으로 판다스에 입문해 보세요. 이 책으로 공부하면 데이터 분석을 정말 쉽게 시작할 수 있습니다. 독학 교재로도, 스터디 교재로도 강추! 매일 2시간씩, 10일 공부해 판다스 기초를 정복해 보세요! 이 책으로 2시간씩 10일을 공부하면 파이썬을 거의 몰라도 판다스의 기초를 마스터할 수 있습니다. 특히 이 책은 원서에 없는 아나콘다, 주피터 노트북, pip과 같은 판다스 실습 환경을 구성하는 준비 과정을 따라 하기 쉽게 친절히 설명했습니다. 또한 날씨 관측 데이터, 주식 데이터, 빌보드 차트 등 다양한 데이터를 이용해 데이터 분석 작업 단위로 나눠 실습을 진행하므로 초보자도 겁먹지 않고 예제를 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 파이썬이나 데이터 분석을 잘 안다면 5일 만에도 이 책을 정복할 수 있으니 도전해 보세요! 한 가지 더! 저자가 꼼꼼히 남긴 공식 문서를 꼭 활용하여 학습해 보세요 이 책 전반에 걸쳐 판다스 실습과 관련된 다양한 공식 문서 링크를 꼼꼼히 남겼습니다. 학습하다 궁금한 점이 있거나 판다스 함수나 메서드 등 자세한 내용을 알고 싶을 땐 반드시 이 링크를 따라 공식 문서를 확인해 보세요. 이 책과 공식 문서를 통해 판다스의 기본기를 갖추고 나서 데이터 분석 전문서나 강의에 도전한다면 데이터 분석 전문가로 거듭날 수 있어요! 이 책의 데이터셋과 실습 파일은 이지스퍼블리싱 홈페이지 자료실 또는 깃허브에서 제공합니다 - 이지스퍼블리싱 홈페이지: www.easyspub.co.kr → [자료실] 클릭 → ‘판다스’ 또는 도서명 검색 - 이지스퍼블리싱 깃허브: github.com/EasysPublishing/do_it_pandas 함께 배우고, 나누고, 성장하는 ‘Do it! 스터디룸’으로 오세요! 혼자 계획을 세우고 공부하다 보면 금방 지치기 마련입니다. 어려운 내용은 나와 비슷한 고민을 하는 독자를 만나 공유해 보세요. 서로 도움을 주고받으며 공부하다 보면 더 보람차니까요! Do it! 스터디룸: cafe.naver.com/doitstudyroom |
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