- Getting & Knowing your data
- Flitering & Sorting
- Grouping
- Apply
- Merge
- Stats
- Visualiation
- Creating Series and DataFrames
- Time_Series
- Deleting
- Indexing
출처: https://github.com/guipsamora/pandas_exercises
1.Pandas 객체
1-1. Series 객체
1-2. DataFrame 객체
1-3. Index 객체
1-3-1 Index 연산
2. 인덱싱 ( Indexing ):
2-1. Series 인덱싱
2-2. DataFrame 인덱싱
2-3. 다중 인덱스( Multi Indeing )
2-3-1. 다중 인덱스 Series
2-3-2. 다중 인덱스 생성
2-3-3. 인덱싱 및 슬라이싱
2-3-4. 다중 인덱싱 재정렬
3. 데이터 연산:
3-1. 연산자 범용 함수
3-1-1. add( )
3-1-2. sub( )
3-1-3. mul( )
3-1-4. truediv( )
3-1-5. mod( )
3-1-6. pow( )
3-2. 정렬(sort)
3-3. 순위(rank)
3-4. 고성능 연산
4. 데이터 결합
4-1. Concat( ) / Append( )
4-2. 병합과 조인
5. 데이터 집계와 그룹 연산
5-1. 집계 연산(Aggregation)
5-2. GroupBy 연산
5-3. 피벗 테이블(Pivot Table)
5-4. 범주형(Categorical) 데이터
6. 문자열 연산
6-1. 문자열 연산자
6-2. 기타 연산자
6-3. 정규 표현식
7. 시계열 처리
7-1. 시계열 데이터 구조
7-2. 시계열 기본
7-3. 주가와 오프셋
7-4. 시프트( Shift )
7-5. 시간대 처리
7-6. 기간과 기간 연산
8. 데이터 읽기 및 저장
8-1. 텍스트 파일 읽기/쓰기
8-2. 이진 데이터 파일 읽기/쓰기
9. 데이터 정제
9-1. 누락값 처리
9-1-1. None: 파이썬 누락 데이터
9-1-2. NaN: 누락된 수치 데이터
9-1-3. Null 값 처리
9-2. 중복 제거
9-3. 값 치환