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단 두 장의 문서로 데이터 분석과 시각화 뽀개기

단 두 장의 문서로 데이터 분석과 시각화 뽀개기

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지식공유자 · 박조은
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    이런 걸 배울 수 있어요

    • 단 두 장의 문서로 파이썬 판다스로 데이터 분석과 시각화 뽀개기
    • 파이썬 데이터 분석
    • 머신러닝, 딥러닝을 위한 데이터 전처리
    • 데이터 시각화


    Python에서 엑셀과 유사한 기능을 사용할 수 있는 라이브러리로 Pandas가 있습니다. 데이터 분석이나 전처리를 하다보면 주로 사용하는 기능들 위주로 사용하게 됩니다. 이런 핵심적인 내용만 정리되어 있는 cheat sheet 을 혼자 보려면 어떤 내용을 어떻게 실습해야할지 막막할 수 있습니다.  핵심 내용만을 뽑아서 설명하고 복잡한 matplotlib을 pandas 로 쉽게 사용할 수 있는 방법을 안내합니다. 

     

    # 주피터 노트북에서 docstring 활용하기
    많은 메소드를 다 외우시지 않고 도움말과 다큐멘트를 보고 학습하실 수 있도록 주피터 노트북에서 공식문서를 찾아보며 실습하는 방법을 주로 다루고 있습니다. 
     
    # 데이터 시각화
    어떤 데이터에 어떤 그래프를 사용하는게 적절할지, 막대그래프, 도수분포표, 히스토그램, 정규분포의 차이와 사용법에 대해서도 다루고 있습니다.
    또, 다양한 시각화 방법과 옵션의 사용법에 대해 판다스 공식문서를 통해 설명합니다.

    Series 와 DataFrame 데이터 시각화

    수강 대상

    • 파이썬으로 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 필요한 전처리를 하고자 하시는 분
    • 큰 용량의 데이터를 엑셀로 열다가 파일이 로드되지 않아 당황하셨던 분
    • 엑셀의 복잡한 수식에 지치신 분
    • 엑셀에서 다양한 수식을 구현했지만 속도가 느려 야근을 해야 했던 분

    선수 지식

    • 파이썬
    • Python
    • 주피터 노트북
    • 아나콘다
    • Jupyter Notebook
    • 엑셀의 행과 열 개념

    교육과정

    모두 펼치기 30 강의 4시간 7분
    섹션 0. 판다스 강좌 소개
    1 강의 02 : 14
    판다스 강좌 소개
    02 : 14
    섹션 1. DataFrame & Series
    2 강의 13 : 45
    1) 판다스 데이터프레임(DataFrame)과 시리즈(Series) 이해하기
    07 : 05
    2) 판다스 데이터프레임 생성하고 데이터 가져오기
    06 : 40
    섹션 2. Subset Observations (Rows)
    3 강의 25 : 56
    3) 판다스 데이터프레임 비교연산자로 색인하기, drop_duplicates()
    06 : 35
    4) Logic in Python (and pandas) - and, or, not, xor, any, all 연산 이해하기
    09 : 45
    5) head, tail로 데이터 미리보기 df.sample(frac=0.5), df.sample(n=10), df.nlargest, df.nsmallest
    09 : 36
    섹션 3. Subset Variables (Columns)
    1 강의 12 : 31
    6) 일부 컬럼을 기준으로 데이터 가져오기 Subset Variables (Columns)
    12 : 31
    섹션 4. Summarize Data
    2 강의 15 : 33
    7) 기본 통계 하기 value_counts, nunique, sum, count, mean, median
    11 : 46
    8) 판다스로 apply 활용하기 lambda 익명함수 사용하기
    03 : 47
    섹션 5. Handling Missing Data
    1 강의 08 : 17
    9) fillna, dropna로 결측치 다루기
    08 : 17
    섹션 6. Make New Columns
    1 강의 10 : 45
    10) assign 으로 새로운 컬럼 만들기, qcut으로 binning, bucketing 하기
    10 : 45
    섹션 7. Reshaping Data
    3 강의 30 : 10
    11) df.sort_values, rename, sort_index, reset_index로 데이터 프레임 Reshaping 하기
    09 : 32
    12) melt, pivot 으로 Tidy Data 만들기
    10 : 15
    13) pd.concat([df1,df2]) 시리즈, 데이터프레임 합치기
    10 : 23
    섹션 8. Combine Data Sets
    1 강의 13 : 59
    14) merge로 데이터프레임 합치기 left, right, inner, outer 옵션 사용하기
    13 : 59
    섹션 9. Group Data
    1 강의 12 : 25
    15) groupby 활용하여 다양한 데이터 집계를 활용하기
    12 : 25
    섹션 10. 시계열 데이터 분석 Windows
    1 강의 12 : 23
    16) 시계열 데이터(Time Series Data) 분석을 위한 판다스 Expanding and Rolling 이해하기
    12 : 23
    섹션 11. 데이터 시각화 Plotting 기능 활용하기
    11 강의 81 : 13
    17) 파이썬 판다스로 Series 와 DataFrame 데이터 시각화 하기 소개
    11 : 41
    18) 파이썬 데이터 시각화 판다스로 bar plot 막대그래프 그리기
    08 : 17
    19) 파이썬 데이터 시각화 히스토그램과 도수분포표 이해하기, 막대그래프 vs 히스토그램 차이점 이해하기
    09 : 05
    20) 파이썬 판다스로 차분 diff 값을 구하고 히스토그램으로 표현하기
    06 : 32
    21) 파이썬 시각화 상자 수염 그림(box plot) 그리기
    10 : 26
    22) 파이썬 데이터 시각화 Area plot, Grid 옵션으로 그래프 격자 만들기
    03 : 19
    23) 파이썬 데이터 시각화 scatter plot, 산점도 그리기
    04 : 46
    24) 파이썬 데이터 시각화 히스토그램과 산점도를 보완한 Hexbin plot 그리기
    06 : 22
    25) Pandas pie plot, 원 그래프, 왜 seaborn 에는 파이차트가 없을까?
    07 : 10
    26) Scatter Matrix Plot 산점도와 커널밀도함수를 함께 표현해 보도록 합니다.
    02 : 47
    27) 파이썬 시각화 분포도 그리기, Kernel Density Estimate plot 커널밀도함수, 밀도함수
    10 : 48
    섹션 12. 실습안내와 함께보면 좋을 자료들
    2 강의 08 : 17
    28) 소스코드 위치 안내와 다운로드 방법, 추가로 참고하면 좋을 자료들
    04 : 27
    29) colab(google colaboratory) 에서 github 에 있는 파이썬 판다스 실습코드를 실행해 보는 방법
    03 : 50

    공개 일자

    2019년 5월 27일 (마지막 업데이트 일자 : 2019년 5월 27일)

    수강 후기

    4.8
    34개의 수강평
    default_profile.png
    jnh7807 5달 전
    차분히 알려주십니다. 덕분에 많은 것을 배워서 실무에서 쓸 수 있을 것 같습니다.
    박조은

    박조은 5달 전
    감사합니다! 실무에 도움이 되었으면 좋겠어요 :)

    default_profile.png
    suby 1달 전
    짧은 시간 내에 판다스 다양한 기능을 훑어보기에 좋았습니다
    박조은

    박조은 28일 전
    감사합니다 :)

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