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Pandas Cookbook 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 매트 해리슨, 크라스랩 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Pandas 1.x Cookbook - Second Edition
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45,000원
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40,500원 (10% ↓, 4,500원 ↓)
  • 발행일
2020년 12월 29일
  • 페이지수/크기/무게
768page/189*237*42/1414g
  • ISBN
9791161754840/1161754849
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  • 시리즈 도서
데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • pandas의 모든 기능을 친절한 예제와 설명, 실제 파이썬 코드를 통한 실습과 함께 설명한다. pandas의 핵심 DataFrame과 Series를 주축으로 함수, 메서드, 속성을 설명하고 장단점은 물론 메모리 사용량과 처리 시간도 비교한다. 금융 데이터에서 가장 중요한 시계열 자료를 처리하는 다양한 방법과 SQL 데이터베이스에 연결하는 방법도 알려준다. 한편 pandas 라이브러리의 그룹화 함수를 체인 기능과 집계함수를 결합해 사용할 때 pandas 라이브러리의 강력한 힘을 느낄 수 있다. 그리고 정돈된 데이터(tidy data)의 정의와 함께 데이터 정돈 방법과 절차를 자세히 알아보고 matplotlib, python plot, seaborn을 이용한 데이터 시각화와 각각의 장단점을 상세히 설명한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 모든 데이터셋을 탐색할 수 있게 해주는 pandas의 기본 지식 ■ 쿼리와 선택으로 데이터 중 원하는 부분만 부분집합으로 적절히 골라내는 방법 ■ 데이터를 종합하거나 각 그룹으로 변환하기 전 개별 그룹으로 분할하는 방법 ■ 데이터 분석과 시각화가 용이하도록 데이터를 정돈된 형식으로 재구성하기 ■ 복잡한 실제 환경 데이터를 머신러닝에서 사용할 수 있도록 준비하기 ■ pandas의 SQL 유사 연산 기능으로 서로 다른 소스의 데이터 병합하기 ■ pandas의 독보적인 시계열 데이터 처리 능력 ■ pandas의 matplitlib나 seaborn을 사용한 시각화 기능 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 단순한 예제에서 고급 예제까지 거의 100가지 예제를 다룬다. 모든 예제는 간단명료하고 최신 파이썬 문법과 구문을 사용해 작성했다. ‘작동 원리’ 절에서는 예제의 복잡한 각 단계를 상세히 설명하며, 종종 ‘추가 사항’ 절에서 새로운 예제에 대한 정보를 얻을 수 있다. 처음 6개 장의 예제는 간단한 예제로 구성됐으며, 이후 5개 장에 비해 기본적이고 근본적인 pandas 연산에 중점을 둔다. 나머지 5개 장은 고급 연산과 프로젝트 성격이 강한 예제를 소개한다. 난이도가 광범위하므로 초보자나 숙련자 모두에게 유용하다. 내 경험에 비춰 봤을 때 pandas를 일상적으로 사용하는 사람도 pandas의 관용구에 익숙하지 않다면 마스터하지 못할 것이다. 이는 pandas가 방대한 영역을 다루기 때문이다. 대부분 동일한 연산을 수행할 수 있는 방법은 여러 가지가 있기 때문에 사용자는 원하는 결과를 얻고자 비효율적인 방법을 사용하고 있을 수도 있다. 동일한 문제를 해결하는 pandas 솔루션의 속도 차이가 수십 배 이상 다른 경우도 빈번하다. 필수 지식은 오직 파이썬뿐이다. 독자가 리스트(list), 집합(set), 딕셔너리(dictionary), 튜플(tuple) 등의 파이썬 내장 데이터 저장소에 어느 정도 익숙하다고 가정한다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘pandas 기초’에서는 pandas 데이터 구조를 이루는 두 구성 요소인 Series와 DataFrame을 해부하고 용어를 정리한다. 각 열은 동일한 데이터 형식을 가져야 하고 우리는 각 데이터 형식을 알아본다. 이를 통해 Series와 DataFrame의 메서드를 호출하고 바꾸면서 두 요소의 진정한 힘을 배울 수 있다. 2장, ‘기본 DataFrame 연산’에서는 데이터 분석을 위해 가장 중요하고 보편적인 연산을 알아본다. 3장, ‘DataFrame 생성과 유지’에서는 DataFrame을 생성하고 값을 넣는 다양한 방법을 알아본다. 4장, ‘데이터 분석 시작’에서는 데이터를 읽어 들인 후, 해야 할 반복 작업에 도움이 되는 내용을 다룬다. 5장, ‘탐색적 데이터 분석’에서는 수치와 범주 데이터를 비교하는 기본 분석 기법을 다룬다. 또한 일반적인 시각화 기법도 알아본다. 6장, ‘데이터의 부분집합 선택’에서는 서로 다른 부분집합 선택에서 다양하고 혼동되는 부분 등 여러 주제를 다룬다. 7장, ‘행 필터링’에서는 불리언 조건을 이용해 데이터의 부분집합을 선택하는 쿼리 프로세스를 다룬다. 8장, ‘인덱스 정렬’에서는 상당히 중요하면서도 종종 잘못 이해하고 있는 인덱스 객체를 다룬다. 인덱스를 잘못 다루면 많은 잘못된 결과를 초래한다. 예제에서 강력한 결과를 얻을 수 있는 올바른 사용법을 알아본다. 9장, ‘그룹화를 위한 집계, 여과, 변환’에서는 데이터 분석에 필요한 강력한 그룹화 기능을 다룬다. 따라서 목적에 맞는 그룹에 적용할 사용자 정의 함수를 구성할 수 있다. 10장, ‘정돈된 형식으로 데이터 재구성’에서는 정돈된 데이터를 설명하고 중요한 이유를...
  • 1장. pandas 기초 __pandas 임포트 __소개 __pandas DataFrame __DataFrame 속성 __데이터 형식 이해 __열 선택 __Series 메서드 호출 __Series 연산 __Series 메서드 체인 __열 이름 변경 __열의 생성과 삭제 2장. 기본 DataFrame 연산 __소개 __여러 DataFrame 열 선택 __메서드를 사용해 열 선택 __열 이름 정렬 __DataFrame 요약 __DataFrame 메서드 체인 __DataFrame 연산 __결측치 비교 __DataFrame 연산 방향 전환 __대학 인종 다양성 지수 결정 3장. DataFrame 생성과 유지 __소개 __스크래치에서 DataFrame 생성 __CSV 작성 __대형 CSV 파일 읽기 __엑셀 파일 사용 __ZIP 파일로 작업 __데이터베이스와 작업 __JSON 파일 읽기 __HTML 테이블 읽기 4장. 데이터 분석 시작 __소개 __데이터 분석 루틴 개발 __데이터 딕셔너리 __데이터 형식 변경으로 메모리 절약 __최대 중에 최소 선택 __정렬해 각 그룹에서 가장 큰 항목 선택 __sort_values를 사용해 nlargest 복제 __추적 지정가 주문 가격 계산 5장. 탐색적 데이터 분석 __소개 __요약 통계량 __열 형식 __예제 구현 __범주형 데이터 _...
  • ★ 옮긴이의 말 ★ 구조화된 데이터를 다룰 때 최적의 편의성을 제공해주는 pandas 라이브러리의 거의 모든 것을 정리해 둔 책이다. 이미 1판에서 다양한 예제를 통해 pandas 라이브러리를 상세히 설명했지만, 2판에서는 더 많은 예제를 통해 좀 더 친절하고 풍부한 내용을 전달한다. 특히 pandas의 그룹화, 체인, 집계 함수를 동시에 사용하는 방법을 접하게 되면 기존의 까다롭고 복잡한 연산을 단순하게 구현하는 일을 할 수 있음에 놀랄 것이다. 데이터 분석의 중요성과 데이터 과학자의 필요성에 대한 목소리는 하루가 다르게 커져가고 있지만, 데이터 분석에서 소위 ‘정돈된 데이터(Tidy data)’의 필요성과 데이터 전처리의 중요성을 여전히 잘 인식하지 못하는 듯하다. 특히 파이썬을 이용해 데이터를 분석하는 대부분의 사람들은 늘 pandas를 사용하면서도 정작 pandas의 전체 기능을 제대로 학습하려는 노력은 많이 부족한 듯하다. DataFrame과 Series 등 pandas의 근간이 되는 데이터 구조에서 자신이 원하는 부분만 정확히 선택하되 가장 효율적인 방식으로 처리하는 방법을 풍부한 예제를 통해 배울 수 있다.
  • 매트 해리슨 [저]
  • 크라스랩 [저]
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