이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
두 개 이상의 데이터셋을 결합하는 작업은 거의 모든 실제 분석에서 필수입니다. 여러분은 스프레드시트에서 VLOOKUP과 관련 함수를 사용해 이미 해 보셨을 거예요. 이제 그 경험을 Python으로 확장할 수 있을까요? 물론입니다! 이 강의에서는 표 형식 데이터를 다루는 Python의 표준 도구인 pandas로 데이터셋을 결합하는 방법을 처음부터 끝까지 배웁니다. 스프레드시트와 익숙한 환경에서 National Football League(NFL) 데이터를 결합하기 위해 pandas 함수를 적용해 볼 거예요. 이 기술을 익히면 pandas의 강점을 활용해 더 크고 복잡한 데이터셋도 어떤 분석에든 자연스럽게 통합할 수 있습니다.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
데이터 조인 소개
이 장에서는 pandas로 데이터를 조인하기 위한 기초를 다집니다. 조인의 종류를 배우고, pandas가 작업 효율과 생산성을 어떻게 높여 주는지 살펴봅니다.
2
VLOOKUP 방식의 조인
이 장에서는 스프레드시트의 VLOOKUP 수식처럼 pandas를 사용해 데이터를 조인하는 방법을 배웁니다. 세 가지 조인 유형을 살펴본 뒤, 첫 번째 유형인 일대일 조인에 집중합니다.
3
일대다 조인
이 장에서는 일대다 관계에 초점을 맞춥니다. 키 열의 관계를 파악하고 열을 기준으로 데이터 프레임을 조인하는 연습을 합니다. 또한 인덱스를 기준으로 두 개 이상의 데이터 프레임을 조인하는 방법도 배웁니다.
4
고급 조인
마지막 장에서는 까다로운 데이터를 다룰 때 사용할 수 있는 고급 조인 기법을 학습합니다. 이어서 여러분의 실력을 점검하는 사례 연구 형태의 도전 과제가 주어집니다.
스프레드시트 사용자를 위한 Pandas 조인
강의
완료
