Python Pandas 실습, 데이터 처리 초보자를 위한 빠른 발전!

1. 사용 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. 결측값 처리:
   • 누락된 값 제거: df = df.dropna()
   • 누락된 값 채우기: df["column_name"].fillna(value)
3. 변환 데이터 유형: df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. 정렬 및 그룹화 기준:
   • 정렬 기준: df.sort_values(by="column_name")
   • 그룹: groupby_object = df.groupby(by="column_name")

2. 데이터 분석

1. 통계
   • describe(): 데이터의 기본 통계 보기
   • mean(): 평균 계산
   • std(): 표준편차 계산
2. 차트 그리기:
   • plot(): 꺾은선형 차트, 분산형 차트 등 다양한 차트 유형 생성
   • bar(): 막대 차트 생성
   • pie(): 원형 차트 생성
3. 데이터 집계:
   • agg(): 그룹화된 데이터에 집계 함수 적용
   • pivot_table(): 데이터 요약 및 분석을 위한 크로스탭 만들기

3. 데이터 작업

1. 인덱싱 및 슬라이싱:
   • loc[index_values]: 인덱스 값으로 데이터 가져오기
   • iloc[index_values]: 인덱스 위치별로 데이터 가져오기
   • query(): 조건별로 데이터 필터링
2. 데이터 작업:
   • append(): DataFrame
   에 데이터 추가
   • merge(): 두 개 이상의 DataFrames 병합
   • concat(): 여러 DataFrame을 함께 결합
3. 데이터 변환:
   • apply(): 행 단위 또는 열 단위로 함수 적용
   • lambda(): 데이터 변환을 위한 익명 함수 만들기

4. 고급 스킬

1. 사용자 정의 함수: 사용자 정의 함수를 만들고 사용하여 pandas
의 기능을 확장합니다.
2. 벡터화 작업: NumPy의 벡터화 기능을 사용하여 효율성 향상
3. 데이터 정리:
   • str.strip(): 문자열에서 공백 문자
   를 제거합니다.
   • str.replace(): 문자열 또는 정규 표현식
   의 문자 바꾸기
   • str.lower(): 문자열을 소문자로 변환

5. 케이스 신청

1. 고객 데이터 분석: 고객 행동, 구매 패턴 및 추세 이해
2. 재무 데이터 처리: 재무 지표 계산, 주식 성과 분석
3. 과학 데이터 탐색: 센서 데이터 처리 및 실험 결과 분석

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