Pandas실습 – Part2
Pandas는 데이터 분석 시 매우 자주 사용하는 라이브러리 중 하나로 Pandas실습 형태로 2차에 걸쳐 포스팅을 작성하였습니다. 이번 포스팅을 보시기 전에 이전 학습이 선행되어야 합니다. Pandas실습1 을 학습하지 않으셨다면, 아래 링크를 …
Pandas실습 – Part1
Pandas는 데이터 분석 시 매우 자주 사용하는 라이브러리 중 하나로 Pandas실습 형태로 포스팅을 작성하였습니다. Pandas는 의심할 여지 없이 테이블 형식의 데이터 처리, 조작 및 처리를 위해 매우 유용한 도구입니다. 이번 …
결측치 처리를 해야 하는 이유와 처리 방법
결측치(Missing Data)는 모든 실제 데이터에서 거의 불가피하게 존재하며 일반적인 데이터 수집 과정에서 피할 수 없습니다. 이는 데이터 입력 중 오류, 데이터 수집 프로세스의 기술적 문제, 손실/손상된 파일 및 기타 다양한 …
데이터 분석을 위한 Pandas GroupBy 사용 방법
데이터 분석을 위한 GroupBy 메서드는 Pandas 라이브러리의 매우 강력한 도구로 거의 모든 분석에서 필수적으로 사용됩니다. 특정 기준에 따라 대규모 데이터 세트를 더 작은 그룹으로 분할 및 요약할 수 있습니다. 이러한 …
데이터분석 시 갖추어야 할 7가지 기본 지식
데이터분석 은 비즈니스, 금융, 형사 사법, 과학, 의학 및 정부와 같은 산업에서 가장 수요가 많은 직업 중 하나 입니다. 데이터분석 기술에 대한 이러한 요구는 데이터 과학과 기계 학습이 더 나은 …
코드품질향상을 위한 Python Skill 활용
어떤 일을 더 빠르고 효율적으로 또는 단순히 더 우아하게 끝내기 위한 빠른 스킬을 좋아하지 않는 사람이 어디 있겠습니까? 이번 포스팅에서는 생산성과 코드품질향상을 위한 Python Skill 5가지에 대해서 알아 보겠습니다. 모든 열의 이름 …
Pandarallel 라이브러리 소개
Pandaralllel 라이브러리는 Pandas가 가지는 데이터 처리 방식의 한계를 일정 부분 해결해 주는 라이브러리입니다. 매우 직관적이고 우아하며 초보자에게 친숙한 API를 갖춘 Pandas 라이브러리는 Python에서 최고의 테이블 형식 데이터 랭글링 라이브러리 중 …
IceCream 라이브러리 소개
프로그래밍하는 동안 오류는 거의 불가피합니다. 사실, 프로그래머는 오류 없는 코드를 만들기 위해 디버깅에 상당한 시간을 소비합니다.디버깅하는 동안 print() 문을 사용하여 파이프라인의 흐름을 이해하고 예기치 않은 동작을 발견하는 방법은 가장 널리 …
Pandas 사용자로서 알아야 할 DataFrame 유형 변환
Pandas DataFrame은 다양한 테이블 형식의 데이터 분석, 관리 및 처리 작업을 위해 기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자 사이에서 널리 사용되고 있는 데이터 유형입니다. Pandas 라이브러리는 수많은 사용 사례에 대해 자체 …
Numpy 라이브러리 기본 활용
Numpy 라이브러리는 Python으로 구축된 가장 중요하고 판도를 바꾸는 핵심 라이브러리 중 하나로 모든 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트의 핵심입니다. 전체 데이터 기반 생태계는 어떤 식으로든 NumPy와 그 핵심 기능에 …