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Pandas_Practice

Pandas Practice

  1. Getting & Knowing your data
  2. Flitering & Sorting
  3. Grouping
  4. Apply
  5. Merge
  6. Stats
  7. Visualiation
  8. Creating Series and DataFrames
  9. Time_Series
  10. Deleting
  11. Indexing

출처: https://github.com/guipsamora/pandas_exercises

Lecture Review

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

출처: https://www.youtube.com/watch?v=lG8pEwvYwCw&t=8670s