본문으로 바로가기

강의

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

중급기술 수준

업데이트됨 2024. 11.

CSV 파일, 스프레드시트, JSON, SQL 데이터베이스, API 등 일반적인 파일 형식과 시스템에서 데이터를 가져오는 방법을 배웁니다.

무료로 강의 시작

PythonData Preparation

4시간

16 동영상

53 연습 문제

4,500 XP

62,723

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

데이터를 분석하려면 먼저 데이터를 확보해야 해요. 이 강의에서는 흔히 쓰이는 저장 형식에 있는 데이터를 가져오기 위한 파이프라인을 만드는 방법을 배웁니다. 분석에 널리 쓰이는 Python 라이브러리인 pandas를 사용해 설문 응답 스프레드시트부터 공공 서비스 요청 데이터베이스, 인기 리뷰 사이트의 API까지 다양한 소스에서 데이터를 가져올 거예요. 그 과정에서 필요한 부분만 가져오도록 가져오기를 세밀하게 조정하는 법과 잘못된 데이터 타입 같은 문제를 해결하는 법을 익힙니다. 마지막에는 여러 소스를 섞어 나만의 맞춤형 데이터셋을 만들어 볼 거예요.

선수 조건

Intermediate Python Intermediate SQL

1

Importing Data from Flat Files

Practice using pandas to get just the data you want from flat files, learn how to wrangle data types and handle errors, and look into some U.S. tax data along the way.

Introduction to flat files

Get data from CSVs

Get data from other flat files

Modifying flat file imports

Import a subset of columns

Import a file in chunks

Handling errors and missing data

Specify data types

Set custom NA values

Skip bad data

2

Importing Data From Excel Files

Automate data imports from that staple of office life, Excel files. Import part or all of a workbook and ensure boolean and datetime data are properly loaded, all while learning about how other people are learning to code.

Introduction to spreadsheets

Get data from a spreadsheet

Load a portion of a spreadsheet

Getting data from multiple worksheets

Select a single sheet

Select multiple sheets

Work with multiple spreadsheets

Modifying imports: true/false data

Set Boolean columns

Set custom true/false values

Modifying imports: parsing dates

Parse simple dates

Get datetimes from multiple columns

Parse non-standard date formats

3

Importing Data from Databases

Combine pandas with the powers of SQL to find out just how many problems New Yorkers have with their housing. This chapter features introductory SQL topics like WHERE clauses, aggregate functions, and basic joins.

Introduction to databases

Connect to a database

Load entire tables

Refining imports with SQL queries

Selecting columns with SQL

Selecting rows

Filtering on multiple conditions

More complex SQL queries

Getting distinct values

Counting in groups

Working with aggregate functions

Loading multiple tables with joins

Joining tables

Joining and filtering

Joining, filtering, and aggregating

4

Importing JSON Data and Working with APIs

Learn how to work with JSON data and web APIs by exploring a public dataset and getting cafe recommendations from Yelp. End by learning some techniques to combine datasets once they have been loaded into data frames.

Introduction to JSON

Load JSON data

Work with JSON orientations

Introduction to APIs

Get data from an API

Set API parameters

Set request headers

Working with nested JSONs

Flatten nested JSONs

Handle deeply nested data

Combining multiple datasets

Concatenate dataframes

Merge dataframes

pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재

강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 인증서를 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요지금 등록

19백만 명 이상의 학습자와 함께 pandas로 빠르고 간편한 데이터 적재을(를) 시작하세요!

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.