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강의자료 | 강의자료 |   |
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pandas 라이브러리 소개 | pandas 라이브러리의 특징에 대해 학습하고, jupyter notebook을 다루는 법에 대해 학습한다. | |
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series 생성하기 | pandas의 1차원 자료구조인 series의 구조와 series를 생성하는 방법을 학습한다. | |
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series의 기초 attribute와 method | series의 기초적인 attribute와 method를 사용법을 익히고 활용할 수 있다. | |
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csv 파일 로드하기 | pandas library의 read_csv 함수를 이용하여 csv 파일을 로드할 수 있다. | |
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series 정렬하기 | sort_values 와 sort_index method를 이용하여 series를 정렬할 수 있다. | |
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series로부터 데이터 추출하기 | series의 index를 이용하는 방법을 이해하고, index와 관련된 method를 활용할 수 있다. | |
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기초 수학 method | series의 기초 수학 method를 사용할 수 있다. | |
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DataFrame 구조와 attribute | DataFrame의 구조를 이해하고, DataFrame의 기초 attribute와 method를 활용할 수 있다. | |
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DataFrame column 선택과 생성 | 새로운 DataFrame column을 선택 및 추출하고, 새로운 column을 생성할 수 있다. | |
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DataFrame의 method | 다양한 DataFrame의 method를 사용하여, DataFrame을 다룰 수 있다. | |
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누락데이터를 포함한 행/열 삭제하기 | DataFrame의 누락데이터를 포함한 행 또는 열을 dropna method를 이용하여 삭제할 수 있다. | |
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누락데이터 확인 및 대체하기 | DataFrame에 누락데이터가 포함되어 있는지 확인하고, 누락데이터를 특정한 값으로 대체할 수 있다. | |
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column의 데이터 타입 변경하기 | astype method를 이용하여 DataFrame column의 데이터 타입을 변경할 수 있다. | |
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정렬하기 | sort_values method를 이용하여 DataFrame의 특정 열을 기준으로 정렬할 수 있다. | |
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특정 열의 순위 구하기 | rank method를 이용하여 DataFrame 특정 열 값의 순위를 구할 수 있다. | |
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조건식을 이용한 필터링 | 조건식을 이용하여 원하는 조건을 만족하는 DataFrame의 행 또는 열을 필터링할 수 있다. | |
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특정 값 찾기 | DataFrame의 선택한 column에 특정한 값이 있는지 여부를 확인할 수 있다. | |
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중복 데이터 검토하기 | duplicated method를 이용하여 DataFrame의 중복되는 데이터를 확인할 수 있다. | |
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중복된 데이터 삭제하기 | drop_duplicates method를 이용하여, DataFrame의 중복되는 데이터를 삭제할 수 있다. | |
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indexing | loc 및 iloc method를 이용하여 지정한 행 또는 열을 선택할 수 있다. | |
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slicing, 값 설정하기 | loc 및 iloc method를 이용하여, DataFrame의 특정 영역을 선택, 추출할 수 있다. / DataFrame 특정 셀의 값을 설정할 수 있다. | |
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index 및 column명 변경, 행/열 삭제 | 원하는 index 및 column명을 선정하여 변경할 수 있다. / 특정 행 또는 열을 선택하여 삭제할 수 있다. | |
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임의의 행 추출, 최대 및 최소값을 포함한 행 추출 | sample method를 이용하여 임의의 행을 추출할 수 있다. / nlargest 및 nsmallest method를 이용하여 특정 열의 최대/최소값을 포함한 행을 추출할 수 있다. | |
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DataFrame 필터링 | where 및 query method를 이용하여 DataFrame을 필터링할 수 있다. | |
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열에 함수 적용하기 | apply method를 이용하여 DataFrame의 특정 열에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있다. | |
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행과 원소에 함수 적용하기 | apply method를 이용하여 DataFrame의 모든 행에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있다. / applymap method를 이용하여 DataFrame의 모든 원소에 사용자 정의 함수를 적용할 수 있다. | |
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복사하기 | DataFrame의 copy method의 역할을 이해하고 활용할 수 있다. | |
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기초 문자열 method, 문자열 대체 | DataFrame의 문자열 값을 기초 문자열 method를 활용하여 다룰 수 있다. / replace method를 이용하여 DataFrame의 문자열을 다른 문자열로 대체할 수 있다. | |
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문자열 값을 이용한 필터링 | contains, startswith, endswith를 이용하여 DataFrame을 필터링할 수 있다. | |
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문자열 공백 삭제, 문자열 분리 | strip method를 이용하여 문자열 공백을 삭제할 수 있다. / split method를 이용하여 문자열을 분리할 수 있다. | |
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MultiIndex 다루기 | level을 갖는 MultiIndex를 생성하고, 다룰 수 있다. | |
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stack과 unstack | stack과 unstack method를 이용하여, DataFrame을 재구성 할 수 있다. | |
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DataFrame 재구성하기 | pivot method를 이용하여 DataFrame의 index, column 및 value를 재구성할 수 있다. | |
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Pivot table로 정보 집계하기 | pivot_table method를 이용하여, DataFrame의 통계정보를 확인할 수 있다. | |
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groupby | DataFrame의 groupby 객체의 정의와 특성을 이해하고, groupby 객체를 생성할 수 있다. | |
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groupby 객체와 통계 method | groupby 객체에 통계 method를 활용할 수 있다. / groupby 객체로부터 그룹화된 DataFrame을 추출할 수 있다. | |
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groupby 객체에 통계함수 적용하기 | agg method를 이용하여 groupby 객체에 통계함수를 적용할 수 있다. | |
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concat으로 DataFrame 결합하기 | concat 함수를 이용하여 DataFrame을 상하 또는 좌우로 결합할 수 있다. | |
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merge로 DataFrame 결합하기 | merge를 통해 두 DataFrame의 기준열을 지정하여 결합할 수 있다. | |
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DataFrame 결합의 기준 활용하기 | merge를 통해, 선정된 DataFrame 기준으로 정렬하여 결합, 두 DataFrame의 서로 다른 열을 기준으로 결합, DataFrame의 index를 기준으로 결합할 수 있다. | |
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