Python Pandas 기술을 잠금 해제하고 데이터 처리 전문가가 되어보세요!

• pip를 사용하여 설치: pip install <strong class="keylink">pandas</strong>
• 설치 확인: import pandas as pd

2. 데이터 구조

• DataFrame: 2차원 데이터 구조, 행은 인덱스를 나타내고 열은 열 이름을 나타냅니다
• 시리즈: 데이터 열을 나타내는 1차원 데이터 구조
• 색인: 데이터 행의 고유 식별자
• 열: 데이터 열의 이름

3. 데이터 가져오기/내보내기

• read_csv(): CSV 파일에서 데이터 읽기
• read_excel(): excel 파일에서 데이터 읽기
• to_csv(): CSV 파일로 데이터 내보내기
• to_excel(): 데이터를 Excel 파일로 내보내기

4. 데이터 정리 및 전처리

• fillna(): 결측값 채우기
• dropna(): 누락된 값이 포함된 열 또는 행 삭제
• astype(): 강제 데이터 유형
• unique(): 고유한 값 가져오기
• groupby(): 하나 이상의 열을 기반으로 데이터 그룹화

5. 데이터 분석

• describe(): 데이터 통계 정보 가져오기(평균, 중앙값, 표준편차)
• corr(): 열 간의 상관 계수 계산
• agg(): 그룹화된 데이터 집계(합계, 평균, 최대값)
• plot(): 시각화 데이터

6. 데이터 변환

• merge(): 두 개의 DataFrame을 병합
• join(): 공통 키를 기반으로 두 개의 DataFrame을 결합
• concat(): 여러 DataFrame을 연결
• rename(): 열 또는 인덱스 이름 바꾸기

7. 고급 기술

• lambdas: 익명 함수를 생성하는 데 사용
• apply(): 행별로 또는 열별로 함수를 적용합니다
• query(): 부울 표현식을 사용하여 데이터 필터링
• resample(): 시계열 데이터 리샘플

8. 연습 및 프로젝트

• Kaggle: 데이터 과학 대회에 참여하고 실제 경험을 쌓으세요
• 개인 프로젝트: 자신만의 데이터 분석파이프라인
구축
• 온라인 과정: Coursera, edX 및 기타 플랫폼은 고급 Pandas 과정을 제공합니다

9. 리소스

• Pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/index.html
• 커뮤니티 포럼: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
• 책:
  • 《python 데이터 분석 매뉴얼》
  • 《판다 요리책》

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