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강의

스프레드시트 사용자를 위한 Pandas 조인

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 4.

Python Pandas로 표 형식 데이터셋을 효율적이고 효과적으로 조인하는 방법을 학습합니다.

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PythonData Manipulation

4시간

12 동영상

44 연습 문제

3,700 XP

4,492

성취 증명서

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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 조건

Python for Spreadsheet Users

1

Introduction to joining data

In this chapter, we'll build a foundation for using pandas to join data. You'll learn about the types of joins and how pandas can improve your effectiveness and productivity.

Joining data: a real-world necessity

The need for joining data

Working with split data

Working with complementary data

Concatenation

Concatenating rows

Concatenating rows with duplicated indexes

Concatenating columns

Power and flexibility

Advantages of pandas joins

Simple coding for complex merges

2

VLOOKUP-style joins

In this chapter, you'll learn how to use pandas for joining data in a way similar to using VLOOKUP formulas in a spreadsheet. You'll learn about three types of joins and then focus on the first type, one-to-one joins.

Types of joins

One-to-one joins

One-to-many joins

Many-to-many joins

A closer look at one-to-one joins

Unscrambling the framework.

Replicating VLOOKUP

Merging on two or more keys

Combining common data with inner joins

Object-oriented merges

Basic inner joins

Dealing with different names

Choosing the correct join method

3

One-to-many joins

In this chapter, we'll focus on one-to-many relationships. You'll practice identifying the relationship of key columns and joining data frames by column. You'll also learn how to join two or more data frames based on their indices.

"Out of many, one"

Framework part 2: one-to-many merges

Identifying one-to-many relationships

Joining on key columns

Checking for duplicate keys

Completing a one-to-many merge

Index-based joins

Joining on index

Joining multiple tables

Reviewing the one-to-many join

4

Advanced joins

In the final chapter, you'll learn advanced joining techniques to use when faced with challenging data. You'll be presented with a challenge of your own in the form of a case study that tests your skills.

Joining data in real life

Mixing indexes and columns

Suffixes and indicators

Working with time data

Combining time series

Matching to the nearest time

Recap and case study

Case study challenge - part 1

Case study challenge - part 2

Case study challenge - part 3

스프레드시트 사용자를 위한 Pandas 조인

강의
완료

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