Build your ultimate AI agent
코스 설명
Polars로 효율적인 데이터 조작을 알아보세요
Polars는 Python에서 표 형식 데이터 작업을 위한 강력한 범용 패키지입니다. 속도와 효율성을 위해 설계된 Polars는 빠른 데이터 탐색부터 상세한 분석까지 모든 작업에 탁월한 선택입니다. 이 강의에서는 Polars를 사용해 데이터로 작업하는 기본을 배우게 됩니다.데이터를 불러오고, 탐색하고, 정리하세요
CSV 파일을 Polars DataFrame으로 가져오는 방법, 그 내용을 요약하는 방법, 그리고 가장 중요한 데이터를 선택하는 방법부터 배우게 됩니다. 다음으로, 누락되거나 중복된 데이터를 찾아 제거하여 데이터세트를 정리하는 방법을 배우게 됩니다.데이터를 효율적으로 분석하고 시각화하세요
그다음 데이터를 그룹으로 나누고 각 그룹의 통계를 계산하면서 더 세부적인 데이터 분석에 도전하게 됩니다. 또한 Polars 표현식을 사용해 열을 변환하는 실습 문제도 풀어보고, Polars가 여러 열을 한 번에 쉽게 변환할 수 있게 해주는 방법도 살펴봅니다. 시각화는 데이터에서 인사이트를 얻고 이러한 인사이트를 다른 사람들과 전달하는 데 매우 중요합니다. 강의가 끝날 무렵에는 인사이트를 전달하기 위한 명확한 시각화를 만들 수 있게 됩니다.Polars Lazy Execution으로 최적화하기
Polars의 강력한 특성 중 하나는 코드를 최적화하여 성능을 향상시킬 수 있다는 점입니다. 최적화를 활성화하는 방법과 이러한 최적화가 어떻게 작동하는지 배우게 됩니다. 이 강의에서 쌓은 경험을 바탕으로, 다양한 실제 데이터 작업에 Polars를 활용하고 귀중한 인사이트를 발견할 준비가 됩니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
DataFrame 만들기와 데이터 선택
이 장에서는 CSV로부터 DataFrame을 생성하는 방법, DataFrame을 살펴보는 방법, 행과 열의 부분집합을 선택하는 방법, 그리고 DataFrame을 정렬하고 요약하는 방법을 배웁니다.
2
표현식으로 데이터 변환하기
다음으로, 표현식으로 데이터를 변환하는 방법, DataFrame에 열을 추가하거나 업데이트하는 방법, 여러 열을 다루는 법과 lazy mode 및 쿼리 최적화에 대한 소개를 배웁니다.
3
데이터 분석하기
마지막 장에서는 원하는 행의 부분집합을 얻기 위해 DataFrame을 필터링하는 방법, 결측치와 중복 값을 처리하는 방법, 하나 이상의 열로 그룹화하는 방법, 그리고 DataFrame을 long/ wide 형식 간에 변환하는 방법을 배웁니다.
Polars 입문
코스
완료
