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Pandas Cookbook
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Pandas Cookbook

과학 연산, 시계열 분석, 파이썬을 이용한 시각화, 정돈된 데이터 만들기

시어도어 페트로우 저/CRAS 금융경제 연구소 | 에이콘출판사 | 2018년 03월 30일 | 원제 : Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2808 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 03월 30일
쪽수,무게,크기 620쪽 | 1160g | 188*235*29mm
ISBN13 9791161751252
ISBN10 1161751254

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책소개

Pandas가 가진 모든 기능을 친절한 예제와 설명, 실제 파이썬 코드를 통한 실습을 통해 설명한다. Pandas의 핵심인 DataFrame과 Series를 주축으로, 대부분의 함수, 메서드, 속성을 설명하고 각각이 가진 장단점과 메모리 사용량과 처리 시간도 비교해 준다. 또한 금융데이터에 있어 가장 중요한 시계열 자료를 처리하는 다양한 방법은 물론 SQL 데이터베이스와 연결하는 방법도 알려준다.

이와 함께 정돈된 데이터(Tidy data)에 대한 정의와 함께 데이터를 정돈하기 위한 방법과 절차에 대해 자세히 알아보고 matplotlib, 파이썬 plot, seaborn을 이용한 데이터 시각화에 대해 자세히 설명하고 각각의 장단점을 상세히 설명한다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 시어도어 페트로우

Theodore Petrou 데이터 과학자이자 탐색 데이터 분석에 중점을 두고 있는 교육 회사 던더 데이터(Dunder Data)의 설립자다. 미트업(Meetup) 그룹인 휴스턴 데이터 과학의 헤드로, 이 그룹은 2,000여 명의 멤버를 갖고 있고 같은 공간에서 데이터 과학을 학습하기 위한 공동체를 형성하는 것을 주목적으로 하고 있다. 던더 데이터를 설립하기 전에는 대규모 정유 회사인 슐룸베르거(Schlumberger)에서 데이터 과학자로 근무했는데, 대부분의 시간을 데이터 분석 업무에 할애했다.
엔지니어 텍스트로부터 부품 고장의 근본 원인을 파악하는 타깃화된 감정 분석, 커스터마이즈된 대시보드 응용, 판매 상품 가격 산정 오류를 막기 위한 실시간 웹 서비스 등의 프로젝트를 수행했다. 라이스(Rice) 대학에서 통계학으로 석사 학위를 받았고, 데이터 과학자가 되기 전에는 분석 기술을 이용해 직업 포커 게임을 하기도 했으며, 수학을 가르치기도 했다. 실습을 통한 학습을 강조하며 스택 오버플로에서 Pandas 관련 답변을 자주 하곤 한다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : CRAS 금융경제 연구소

머신 러닝과 통계, 블록체인에 기반한 금융 분석과 인공지능 기반의 핀테크 기법을 연구하는 곳이다. KAIST 전산학과 계산이론 연구실에서 학사와 석사학위를 취득한 이병욱 대표가 이끌고 있으며, 핀테크 관련 새로운 기술 개발은 물론 다양한 분야의 책을 저술하고 번역하며 세미나 및 강연을 겸하고 있다. 대표적인 저서나 번역서로는 에이콘출판사에서 출간한 『비트코인과 블록체인, 탐욕이 삼켜버린 기술』(2018), 『머신 러닝과 통계』(2018), 『파이썬으로 배우는 금융 분석 2/e』(2017), 『웹을 위한 머신 러닝』(2017) 『R을 활용한 머신 러닝 2/e』(2017) 등이 있다.

목차

1장. Pandas 기초

__소개
__DataFrame 해부
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DataFrame의 주요 구성 요소 이용
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__데이터 형식 이해하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__데이터 단일 열을 Series로 선택하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__Series 메서드 호출
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__Series에 연산자 사용하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__Series 메서드를 함께 사용하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__인덱스를 의미 있게 만들기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__열과 행 이름 다시 짓기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__열의 생성과 삭제
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌


2장. DataFrame 필수 연산

__
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출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

* 모든 데이터셋의 탐색이 가능하도록 해주는 Pandas의 기본 지식 마스터
* 쿼리와 선택을 통해 데이터 중 원하는 부분만 부분집합으로 적절히 골라내는 방법
* 데이터를 종합하거나 각 그룹으로 변환하기 전 개별 그룹으로 분할하는 방법
* 데이터 분석 및 시각화가 용이하도록 데이터를 정돈된 형식으로 재구성
* 정리되지 않은 실제 데이터를 머신 러닝에서 사용할 수 있도록 준비
* SQL 유사 연산 기능을 통해 서로 다른 소스의 데이터 병합
* 독보적인 시계열 데이터 처리 능력
* matplitlib나 seaborn을 사용한 멋지면서도 동시에 통찰을 얻을 수 있는 시각화 기능


이 책의 대상 독자

이 책은 단순한 레시피에서 고급 레시피까지 거의 100가지 정도의 레시피를 다루고 있다. 모든 레시피는 최신 파이썬 문법과 구문을 사용해 작성됐다. ‘작동 원리’ 절에서는 레시피의 복잡한 각 단계에 대해 상세한 설명을 제공한다. 종종 ‘추가 사항’ 절에서 완전히 새로운 레시피에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이 책은 방대한 Pandas 코드를 제공한다.
일반적으로 처음 6개 장의 레시피는 간단하며, 나머지 5개 장에 비해 기본적이고 근본적인 Pandas 연산에 중점을 두고 있고, 나머지 5개 장은 고급 연산과 프로젝트에 기반을 둔 레시피를 소개한다. 이 책의 난이도는 광범위하기 때문에 초보자와 숙련자 모두에게 유용하다. 따라서 Pandas를 일상적으로 사용하는 사람도 Pandas의 관용구에 익숙해지지 않으면 마스터할 수 없다. 이 점은 Pandas의 방대한 영역에서 비롯된다. 대부분 동일한 연산을 수행할 수 있는 여러 가지 방법이 존재하는데 사용자가 원하는 결과를 얻을 수는 있지만 비효율적인 방법을 사용할 가능성이 있으며, 동일한 문제를 해결하는 Pandas 솔루션의 속도 차이가 몇 제곱 이상 다른 경우도 많다.
책을 읽기 위한 필수 지식은 오직 파이썬뿐이다. 독자가 리스트, 집합, 딕셔너리, 튜플 등과 같은 파이썬의 내장 데이터 저장소에 어느 정도 익숙하다고 가정한다.


이 책의 구성

1장, ‘Pandas 기초’에서는 Pandas 데이터 구조를 이루는 두 구성 요소인 Series와 DataFrame를 해부하고 용어를 정리한다. 각 열은 동일한 데이터 형식을 가져야 하는데, 각 데이터 형식을 알아본다. 이를 통해 Series와 DataFrame의 메서드를 호출하고 체인시키면서 두 요소의 진정한 힘을
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