Material Type  

 동서단행본

ISBN  

9791161751252 94000

ISBN  

9788960772106(세트)

DDC  

005.133-22

Callnumber  

005.133 P497pㅅ

Title/Author  

Pandas cookbook : 과학 연산, 시계열 분석, 파이썬을 이용한 시각화, 정돈된 데이터 만들기 / 시어도어 페트로우 지음 ; CRAS 금융경제 연구소 옮김

Original Title  

[원표제]Pandas cookbook : recipes for scientific computing, time series analysis and data visualization using Python

Publish Info  

서울 : 에이콘출판주식회사, 2018

Material Info  

618 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm

총서명  

acorn+PACKT

General Note  

원저자명: Petrou, Theodore

General Note  

색인 : p. 613-618

Subject Added Entry-Topical Term  

데이터 분석

Subject Added Entry-Topical Term  

파이썬

Added Entry-Personal Name  

페트로우, 시어도어

Added Entry-Corporate Name  

CRAS금융경제연구소

Series Added Entry-Uniform Title  

acorn+PACKT

기타저자  

Petrou, Theodore

기타저자  

씨알에이에스금융경제연구소

기타서명  

판다스 쿡북

총서명  

에이콘플러스팩트

Price Info  

\40000

Control Number  

bwcl:111921

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.

★ 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