[코드잇] DataFrame 마스터하기

파이썬의 강력한 데이터 분석 도구, Pandas를 사용하면 데이터를 DataFrame이라는 표에 담아서 활용할 수 있습니다. 이번 토픽을 통해 DataFrame을 다루기 위해 꼭 알아야 하는 핵심 기능들을 익혀 보세요. 금융, 의료, 과학, 스포츠, 여행, 콘텐츠 등 다양한 분야의 데이터를 분석해 보면서 데이터를 보는 눈을 길러 봅시다.

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토픽 시작하기

01. 토픽 소개

02. 수강 가이드

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DataFrame 기본기

01. DataFrame 살펴보기
02. describe()? describe?
03. DataFrame 살펴보기 퀴즈
04. 엑셀 파일 불러오기
05. 인덱스, 컬럼명, 데이터 타입 설정하기
06. Series 살펴보기
07. Series 살펴보기 실습
08. 여러 개의 조건으로 불린 인덱싱하기
09. 여러 개의 조건으로 불린 인덱싱하기 실습
10. query() 함수로 불린 인덱싱하기
11. 데이터 삭제하기
12. drop() 함수와 axis
13. 데이터 삭제하기 실습
14. 데이터 내보내기

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데이터 다듬기

01. 결측값 찾기
02. 결측값 처리하기
03. 결측값 처리하기 실습
04. 중복값 찾기
05. 중복값 처리하기
06. 중복값 처리하기 실습
07. 이상점 찾기
08. 이상점 처리하기
09. 이상점 처리하기 실습

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문자 데이터 가공하기

01. 대소문자 처리하기
02. 문자열 분리하기
03. 불필요한 문자 제거하기
04. 문자 데이터 처리하기 실습

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숫자 데이터 가공하기

01. 새로운 값 계산하기
02. 새로운 값 계산하기 실습
03. 정규화
04. 정규화 실습
05. 표준화
06. 표준화 실습
07. cut() 함수로 데이터 구간화하기
08. 데이터 구간화 실습
09. apply() 함수 알아보기

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날짜와 시간 데이터 다루기

01. 날짜와 시간을 위한 데이터 타입 설정하기
02. 다양한 형식의 날짜와 시간 데이터 다루기
03. 날짜와 시간 데이터 인덱싱하기
04. 날짜와 시간 데이터 인덱싱하기 실습
05. 날짜와 시간을 더하고 빼기
06. 날짜와 시간을 더하고 빼기 실습

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데이터 합치기

01. 같은 형식의 데이터 합치기: concat()
02. concat() 실습
03. 조인 연산
04. 컬럼 기준 데이터 합치기: merge()
05. merge() 실습
06. 인덱스 기준 데이터 합치기: join()
07. join() 실습
08. merge()와 join() 더 알아보기
09. 조인한 데이터로 새로운 인사이트 얻기

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그룹별로 분석하기

01. Groupby
02. Groupby 실습
03. category 데이터 타입 다루기
04. Groupby와 멀티 인덱스
05. Groupby와 멀티 인덱스 실습
06. 다양한 통계값 계산하기
07. 다양한 통계값 계산하기 실습
08. 피벗 테이블
09. 피벗 테이블 실습
10. 원하는 시간 간격으로 묶기