Build your ultimate AI agent
코스 설명
여러 데이터세트를 결합하고 다루는 능력은 데이터 과학자를 꿈꾸는 모든 분에게 꼭 필요한 기술입니다. pandas는 Python 데이터 과학 생태계의 핵심 라이브러리로, Stack Overflow에서 pandas 관련 질문이 500만 회 이상 조회될 만큼 널리 사용됩니다. 이 과정에서는 pandas를 활용해 여러 DataFrame을 결합, 정리, 조인, 재구성하는 방법을 배웁니다. 세계은행과 시카고시의 실제 데이터세트를 사용하며, 강의를 마칠 때쯤이면 pandas 데이터 조인에 대한 탄탄한 실력을 갖추게 될 것입니다.동영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 영상 왼쪽 하단의 "대본 보기"를 클릭하면 확인할 수 있습니다.강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.CPE 학점을 취득하려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭해 평가로 이동할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
데이터 병합의 기본
내부 조인을 사용해 서로 다른 데이터를 병합하는 방법을 배웁니다. 여러 출처의 정보를 결합하면 이전에는 보이지 않았던 유용한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 또한 일대일 또는 일대다와 같은 데이터 간의 관계가 결과에 어떤 영향을 미치는지도 함께 알아봅니다.
2
다양한 조인 유형으로 테이블 병합하기
조인에 대한 지식을 한 단계 더 발전시켜 보세요. 이 챕터에서는 TMDb 영화 데이터를 활용하면서 왼쪽 조인, 오른쪽 조인, 외부 조인을 배웁니다. 테이블을 자기 자신에 병합하는 방법과 DataFrame 인덱스를 기준으로 병합하는 방법도 함께 다룹니다.
3
고급 병합과 결합
이 챕터에서는 세미 조인과 안티 조인을 포함한 강력한 필터링 기법을 활용합니다. DataFrame을 세로로 연결하고 pandas.concat 함수를 사용해 새로운 데이터세트를 만드는 방법도 배웁니다. 또한 실제 데이터는 깔끔하지 않은 경우가 많으므로, 새로 결합한 데이터 구조의 유효성을 검증하는 방법도 익힙니다.
4
정렬된 데이터와 시계열 데이터 병합하기
마지막 챕터에서는 한 단계 더 나아가, 시카고시의 실제 금융 및 경제 데이터를 활용해 시계열 데이터와 정렬된 데이터를 병합하는 pandas 전용 메소드를 배웁니다. SQL 스타일 형식으로 결과 테이블을 조회하는 방법과 melt 메소드를 사용해 데이터를 언피벗하는 방법도 함께 익힙니다.
pandas로 데이터 조인하기
코스
완료
