[원활한 데이터분석을 위한 Numpy(넘파이), Pandas(판다스) 라이브러리 사용법]

본 강의는 파이썬을 이용한 데이터분석 과정에 입문해보고자 하는 분들을 위한 핵심 코스입니다. 파이썬 데이터분석에서 필수적으로 사용되는 Numpy(넘파이)와 Pandas(판다스) 라이브러리 활용에 대한 내용들을 담고있습니다.

Numpy와 Pandas 라이브러리를 통해 데이터를 자유자재로 처리하고 다룰 수 있어야 원활한 데이터분석을 하실 수 있습니다. 해당 강의를 통해 데이터 분석의 가장 기본적인 작업에 대한 이해 및 다양한 실습의 경험을 가져가시기 바랍니다.

본 강의의 목차는 다음과 같습니다.

<목차>

[HD]행렬 및 다차원배열, 고속의 수치계산용 라이브러리 Numpy(넘파이) 제대로 배우기 Part.1

• 과정개요 및 넘파이 설치

• 넘파이 - import, version, array, shape

• 넘파이 - type, size, ndim

• 실습

• 넘파이 - size vs len 차이점

• 넘파이 - 1차원 shape 값은 왜 (5,) 인가요

• 넘파이 - identical type(부제 - 넘파이는 왜 빠른가)

• 실습

• 넘파이 - 중첩배열, shape 인덱스, reshape, zeros, ones

• 실습

• 넘파이 - 단위행렬(identity matrix) 및 실습

• 넘파이 - 행렬 곱셈 및 실습

• 넘파이 - arange

• 실습

• 넘파이 - 마이너스(-1) shape 열 기준

• 넘파이 - 마이너스(-1) shape 행 기준

• 실습

• 넘파이 - 자료형(DataType)

• 넘파이 - 자료형(DataType) int float dtype astype bool

• 실습

• 넘파이 - int_ float_ str

• 넘파이 - 빅 엔디언 vs 리틀 엔디언 방식

• 넘파이 - 자료형 확인 issubdtype

• 실습

  
  

[HD]행렬 및 다차원배열, 고속의 수치계산용 라이브러리 Numpy(넘파이) 제대로 배우기 Part.2

• 넘파이 - 인덱싱

• 실습

• 넘파이 - 인덱싱 열(Column) 기준 색인

• 실습

• 넘파이 - 뷰(View)

• 넘파이 - 고유 인덱싱 방식

• 실습

• 넘파이 - 짝수(홀수)행 출력

• 넘파이 - 고유 방식으로 짝수(홀수)행 출력

• 실습

• 넘파이 - Broadcasting

• 넘파이 - Broadcasting Rule

• 실습

• 넘파이 - Broadcasting 연습문제

• 넘파이 - Broadcasting 비교연산

• 넘파이 - indexing, slicing 연습문제

• 넘파이 - view vs copy

• 넘파이 - 3D array

• 넘파이 - 3D array indexing slicing

• 넘파이 - 2차원 및 3차원 배열 이중 삼중 for문으로 접근하기

• 넘파이 - append 메서드를 사용하여 생성한 배열에 행과 열 추가하기

[HD]데이터를 수집하고 정리하는 라이브러리 Pandas(판다스) 제대로 배우기

• 소개 및 판다스 설치

• Series(1) 소개 및 특징

• Series(2) 대소문자

• Series(3) 인덱스 지정 및 수정

• Series(4) 조건 비교

• Series(5) 연산 및 NaN 표시

• 실습1

• 실습2

• DataFrame(1) 생성, 대소문자, 인덱스지정, 다양한 df 생성법

• DataFrame(2) values, index type, ndim, size, shape

• DataFrame(3) 색인, 열기준처리, 넘파이로 df 생성, 예외처리

• 실습1

• 실습2

• DataFrame(4) raw_data 만들기, 순서 및 값 변경, 열 추가, 행열 정보 확인

• DataFrame(5) loc

• DataFrame(6) iloc, fillna NaN값 채우기

• 실습1

• 실습2

• DataFrame(7) 조건식을 이용한 True, False 입력

• 종합실습 개요

• 넘파이 모듈을 포함한 종합실습