단 두 장의 문서로 데이터 분석과 시각화 뽀개기

기간: 무제한

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

24) 파이썬 데이터 시각화 히스토그램과 산점도를 보완한 Hexbin plot 그리기

* 공식문서 : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html#hexagonal-bin-plot

* 실습코드 : https://github.com/corazzon/cracking-the-pandas-cheat-sheet

* https://pandas.pydata.org/Pandas_Cheat_Sheet.pdf

* 판다스 10분 완성 : https://dataitgirls2.github.io/10minutes2pandas/