파이썬 pandas 데이터 분석 입문

차례

1. 1 데이터 분석의 흐름과 실습 환경데이터 사이언스 작업 순서, Colab·Jupyter 준비, pandas 불러오기 2분✓ 읽음
   1. 1.1데이터 분석은 어떤 순서로 하나요
   2. 1.2실습 환경 준비
   3. 1.3pandas 불러오기
   4. 1.4이 책에서 쓰는 예제 데이터
2. 2 pandas Series와 DataFrame 기초Series·DataFrame 만들기, shape·columns 확인, 열 계산으로 새 열 만들기 3분✓ 읽음
   1. 2.1Series — 이름표가 붙은 한 줄 데이터
   2. 2.2DataFrame — 열마다 이름이 있는 표
   3. 2.3표의 크기와 열 이름 확인하기
   4. 2.4새 열 만들기 — 벡터 연산
   5. 2.5직접 해 보기
3. 3 read_csv로 CSV 읽고 데이터 살펴보기read_csv 옵션과 head·info·describe·value_counts로 처음 받은 데이터 훑기 3분✓ 읽음
   1. 3.1read_csv로 CSV 파일 읽기
   2. 3.2처음 받은 데이터 살펴보는 순서
4. 4 loc·iloc로 선택하고 조건으로 필터링하기열 선택, 불리언 인덱싱, isin, loc와 iloc 차이, query, sort_values 3분✓ 읽음
   1. 4.1열 선택하기
   2. 4.2조건으로 행 거르기 — 불리언 인덱싱
   3. 4.3loc와 iloc — 행과 열을 한 번에
   4. 4.4query — 조건을 문장처럼
   5. 4.5정렬하기 — sort_values
   6. 4.6직접 해 보기
5. 5 결측치·중복 처리와 자료형 변환isna·fillna·dropna, drop_duplicates, astype, to_datetime, .str 문자열 정리 3분✓ 읽음
   1. 5.1결측치(빈 값) 찾기 — isna
   2. 5.2중복 행 지우기 — drop_duplicates
   3. 5.3결측치 채우거나 지우기 — fillna, dropna
   4. 5.4자료형 바꾸기 — astype, to_datetime
   5. 5.5문자열 정리하기 — .str
6. 6 groupby와 pivot_table로 그룹별 집계groupby 원리, agg로 여러 집계, 두 기준 묶기, pivot_table, 구성비 구하기 3분✓ 읽음
   1. 6.1groupby의 원리 — 나누고, 계산하고, 합치기
   2. 6.2여러 값을 한 번에 — agg
   3. 6.3두 기준으로 묶기
   4. 6.4pivot_table — 엑셀 피벗 테이블처럼
   5. 6.5비율 구하기
   6. 6.6직접 해 보기
7. 7 merge·concat·melt로 데이터 합치고 모양 바꾸기merge의 how 옵션(inner·left·outer), concat, pivot과 melt로 넓은 표·긴 표 바꾸기 3분✓ 읽음
   1. 7.1merge — 공통 열로 옆에 붙이기
   2. 7.2concat — 같은 모양의 표를 아래로 이어 붙이기
   3. 7.3pivot과 melt — 넓은 표와 긴 표
8. 8 matplotlib 시각화와 탐색적 데이터 분석(EDA)한글 글꼴 설정, plot으로 선·막대 그래프, pct_change, corr, 미니 EDA 실습 4분✓ 읽음
   1. 8.1그래프 준비 — 한글 글꼴 설정
   2. 8.2pandas로 바로 그리기 — plot
   3. 8.3변화량과 누적값
   4. 8.4상관관계 보기 — corr
   5. 8.5처음부터 끝까지 — 미니 EDA
   6. 8.6다음으로 공부할 것