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추천사 교보문고 구매 페이지알라딘 구매 페이지yes24 구매 페이지  추천사  이성주 서울대학교 공과대학 산업공학과 교수우리는 하루가 다르게 급변하는 변화의 시대를 살고 있습니다. 변화를 예측하고 그에 맞춰 행동하기 위해서는 데이터 분석이 필수이며, 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이 책은 데이터 분석에 입문하는 이들에게 최고의 길잡이가 되어줄 것입니다. 이 책을 통해 데이터 분석에 도전하는 독자들이 빠르게 변화하는 세상 속에서 성공할 수 있기를 기원합니다.   차유진 KAIST 신경과학-인공지능 융합 연구센터 연구조교수 개인이 직접 수집한 데이터를 분석하는 소규모 통계 문제에서부터 빅데이터를 활용한 거대한 인공 지능 개발에 이르기까지, 데이터 과학의 활용 범위는 매우 광범위합니다. 그러나 데이.. 2024. 10. 15.
파이썬의 엑셀, 판다스 라이브러리 목차 서울대 이성주 교수님과 카이스트 차유진 교수님이 추천한 데이터 분석 책 『파이썬의 엑셀, 판다스 라이브러리』가 출판되었습니다. 이 책은 입문자를 위해 데이터 분석 과정에서 가장 중요한 판다스 라이브러리를 쉽게 풀어쓴 입문서이며, 동시에 여러분의 데이터 처리 역량을 강화하는 데 큰 도움이 되는 기본서입니다.  교보문고 구매 페이지, 알라딘 구매 페이지, yes24 구매 페이지   책의 내용을 확인하시길 원한다면 CHAPTER 01과 CHAPTER 02의 내용과 일부 페이지 미리보기를 아래 링크로 확인하실 수 있습니다. 파이썬의 엑셀, 판다스 라이브러리CHAPTER 01 판다스 입문  1.1 판다스 소개  1.2 파이썬 개발 환경    CHAPTER 02 파이썬 기초와 넘파이 라이브러리  2.1 변수와 자료.. 2024. 10. 15.
[pandas] 특정 열의 값을 기준으로 행을 선택하는 방법 판다스에서 특정 열의 값을 기준으로 데이터 프레임의 행을 선택하는 방법데이터 분석에서는 특정 열의 값을 기준으로 필요한 행을 선택하는 것이 자주 요구됩니다. 이러한 작업은 데이터의 특성에 따라 다양한 필터링 방식으로 이루어질 수 있습니다. 판다스는 이러한 행 선택 작업을 매우 간편하게 처리할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.  예시 생성아래의 예시 데이터 프레임을 활용하여, 특정 열의 값을 기준으로 데이터를 필터링하는 여러 방법을 설명하겠습니다. import numpy as npdata = { 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'three', 'fou.. 2024. 5. 22.
[pandas] 기존 열을 수정하면서 새로운 열도 추가하는 방법 기존 열을 조건에 따라 수정하면서 동시에 새로운 열도 추가하는 효율적인 연속 메서드(chain method)  질문 출처: https://stackoverflow.com/questions/78338987/more-efficient-way-to-replace-loc-method-with-chaining-in-pandas-dataframe-op 인풋 생성 import pandas as pddata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma'], 'Age': [25, 30, 35, 40, 45], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']}df = pd.Dat.. 2024. 5. 22.
[pandas] 기존 데이터 프레임의 상위 2행을 멀티 인덱스로 설정하기 판다스에서 알아두면 유용한 질문과 답변입니다.  질문 출처: https://stackoverflow.com/questions/78382107/creating-a-multi-index-column-from-an-existing-dataframe 인풋 생성 # 인풋 데이터 프레임 생성 코드import pandas as pdimport numpy as npdata1 = [['symbol', 'appl', 'goog', 'None', 'msft', 'None', 'None', 'None', 'None'], ['date', 'close', 'close', 'volume', 'close', 'open', 'high', 'low'], ['1999-01-10', 100, 101, 10000.. 2024. 5. 22.
[pandas] 그룹의 순서를 유지하고 그룹 내에서 정렬하기 그룹의 순서를 유지하고 그룹 내에서 정렬하는 방법을 알아보겠습니다.  예제  import pandas as pddata1 = {'col1': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], 'col2': ['가', '가', '나', '나', '나', '가', '가'], 'col3': [9, 7, 2, 8, 6, 1, 2]}df = pd.DataFrame(data1)  오늘의 목표   솔루션 중복값을 제거해 각 그룹을 넘버링한 후에 기존 df에 넘버링을 병합하고 정렬에 사용합니다.사용 후 정렬용 열인 sort 열은 삭제합니다.out = (df .merge((df.drop('col3', axis=1) .drop_duplic.. 2024. 5. 13.

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