CHAPTER 1 시작하기 전에
1.1 다루는 내용
1.2 데이터 분석에 파이썬을 사용하는 이유
1.3 필수 파이썬 라이브러리
1.4 설치 및 설정
1.5 커뮤니티와 콘퍼런스
1.6 이 책을 살펴보는 방법
CHAPTER 2 파이썬 기초, Ipython과 주피터 노트북
2.1 파이썬 인터프리터
2.2. IPython 기초
2.3 파이썬 기초
2.4 마치며
CHAPTER 3 내장 자료구조, 함수, 파일
3.1 자료구조와 순차 자료형
3.2 함수
3.3 파일과 운영체제
3.4 마치며
CHAPTER 4 넘파이 기본: 배열과 벡터 연산
4.1 다차원 배열 객체 ndarray
4.2 난수 생성
4.3 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수
4.4 배열을 이용한 배열 기반 프로그래밍
4.5 배열 데이터의 파일 입출력
4.6 선형대수
4.7 계단 오르내리기 예제
4.8 마치며
CHAPTER 5 판다스 시작하기
5.1 판다스 자료구조 소개
5.2 핵심 기능
5.3 기술 통계 계산과 요약
5.4 마치며
CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식
6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법
6.2 이진 데이터 형식
6.3 웹 API와 함께 사용하기
6.4 데이터베이스와 함께 사용하기
6.5 마치며
CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비
7.1 누락된 데이터 처리하기
7.2 데이터 변형
7.3 확장 데이터 유형
7.4 문자열 다루기
7.5 범주형 데이터
7.6 마치며
CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
8.1 계층적 색인
8.2 데이터 합치기
8.3 재구성과 피벗
8.4 마치며
CHAPTER 9 그래프와 시각화
9.1 맷플롯립 API 간략하게 살펴보기
9.2 판다스에서 시본으로 그래프 그리기
9.3 다른 파이썬 시각화 도구
9.4 마치며
CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산
10.1 그룹 연산에 대한
판다스 핵심 개발자의 데이터 분석 라이브러리 사용 설명서
2013년 수정 보완판으로 출간되어 2019년 2판까지 꾸준히 국내 독자에게 사랑받아온 [파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석]이 3판으로 돌아왔다. 지난 10년 동안 파이썬은 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝에 이르기까지 수많은 분야에서 널리 사용하는 인기 있는 언어로 굳건히 자리 잡았고, 사용자를 위해 꾸준히 업데이트되었다. 3판은 최신 버전의 파이썬, 넘파이, 판다스 및 기타 프로젝트의 변경 사항에 맞춰 책 내용을 다듬었다. 이 책이 대학에서는 교재로, 현업에서는 참고 도서로 많이 사용되는 만큼 이후 몇 년까지도 유효한 내용을 담기 위해 심혈을 기울였다. 파이썬으로 데이터를 다뤄야 하는 모든 이에게 귀중한 도서가 되기를 바란다.
3판에서 달라진 점
- 파이썬 3.11, 판다스 2.0 기반으로 코드 업데이트
- 넘파이 1.23, 주피터 최신 버전 반영
- 새로운 내용 추가
범주형 데이터 자료형
데이터 그룹 변환과 래핑되지 않은 groupby
IPython의 매직 명령어와 명령어 히스토리 사용법
이 책은 파이썬으로 데이터를 다루는 다양하고 기본적인 방법을 소개한다. 파이썬 프로그래밍 언어 기초와 데이터 분석 문제를 효율적으로 해결하는 데 도움이 되는 라이브러리를 다룬다. 책의 제목에 ‘데이터 분석’이 들어가 있긴 하지만 데이터 분석 방법론보다는 파이썬 프로그래밍, 라이브러리, 도구에 집중해 설명한다.
대상 독자
- 데이터 분석 실무를 맡게 된 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 통계 전문가
- 파이썬 대표 라이브러리로 데이터를 분석해보고 싶은 IT 관련 학부생
주요 내용
- 넘파이 기초와 고급 기능 사용법
- 판다스로 데이터 로딩, 정제, 조인, 변형하기
- 맷플롯립으로 유용한 시각화 만들기
- 판다스 groupby 기능으로 데이터를 나누고 요약하기
- 규칙적이거나 불규칙적인 시계열 데이터 분석 및 조작하기
- 실제 데이터
