이 강의들을 수강한 후, 전문적인 시각화와 대시보드를 자신 있게 만들 수 있게 되었습니다
Shoebur Rahman구매 담당자, Giz Bangladesh
강의 설명
데이터는 사람이 읽기 쉬운 형태이지만, 데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 자주 있습니다. 이런 때 pandas가 유용합니다. pandas는 DataFrame을 다양한 형식으로 재구조화할 수 있는 강력한 도구예요. 이 강의에서는 DataFrame에 포함된 문자열 열과 중첩 데이터를 다루는 방법을 배우며 데이터 과학자와 분석가로서의 역량을 키우게 됩니다. FIFA 선수 평점, 도서 리뷰, 이탈 분석(churn) 데이터 등 실제 데이터를 활용해, DataFrame을 wide 형식에서 long 형식으로 변환하고, 행과 열을 stack/unstack하며, 다중 인덱스 DataFrame의 기술 통계를 구하는 방법을 익혀요.
선수 과목
커리큘럼
강의 개요
1
데이터 재구조화 소개
먼저 wide 형식과 long 형식의 개념, 그리고 각각의 장점을 이해해 봅시다. 그다음 데이터를 long에서 wide 형식으로 피벗하는 방법과, 큰 DataFrame에서 요약 통계를 구하는 방법을 배워요.
2
Wide와 Long 형식 간 변환
DataFrame을 wide 형식에서 long 형식으로 재구조화하는 기술을 마스터해 보세요. 이 장에서는 melt 메서드와 wide_to_long 함수를 사용하는 방법을 배우고, 이어서 문자열 열을 연결하거나 분리해 다루는 방법을 살펴봅니다.
3
DataFrame 쌓기와 풀기
이 장에서는 다중 수준 인덱싱을 사용해 데이터 조작 역량을 한 단계 끌어올립니다. 행 인덱스의 레벨을 열 축으로, 또는 그 반대로 재배열하여 DataFrame을 재구조화하는 방법을 배워요. 또한 stacking과 unstacking 과정에서 발생하는 결측치를 처리하는 데 필요한 기술도 익힙니다.
4
고급 재구조화
마지막으로, 재구조화 과정과 그룹화를 결합해 빠르게 데이터를 조작하는 방법을 배웁니다. 또한 목록 형태의 열을 변환하고, 중첩 JSON 파일처럼 복잡한 중첩 데이터를 처리하는 방법도 알아봅니다.
pandas로 데이터 재구조화하기
강의
완료
