Pandas Cookbook

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

__소개
__DataFrame에서 복수 열 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__메서드를 사용한 열 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__열 이름 일목요연하게 정렬하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__전체 DataFrame에 대한 연산
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__DataFrame 메서드 체인으로 묶기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DataFrame에서 연산자 이용
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__누락값 비교
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__DataFrame 연산의 방향 바꾸기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__대학 캠퍼스의 다양성 지수 발견
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

3장. 데이터 분석 시작

__소개
__데이터 분석 루틴 개발
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____데이터 딕셔너리
____참고문헌
__데이터 형식 변경을 통한 메모리 절약
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__최대에서 최소 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__정렬에 의해 각 그룹의 최대 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__sort_values를 사용해 nlargest를 복제
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__추적 지정 주문가 계산
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

4장. 데이터의 부분 집합 선택

__소개
__Series 데이터 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DataFrame 행 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DataFrame의 행과 열을 동시에 선택하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__정수와 레이블을 동시에 사용해 데이터 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__스칼라 더 빠르게 선택하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__게으른 행 슬라이스
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__사전 순서로 슬라이스
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항

5장. 불리언 인덱싱

__소개
__불리언 통계량 계산
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__다중 불리언 조건 구축
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__불리언 인덱싱을 사용한 필터링
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__인덱스를 사용한 불리언 인덱싱의 복제
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__고유한 정렬된 인덱스를 사용한 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__주가 전망
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__SQL WHERE 절 해석
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__주식 시장 수익률의 정규성 검정
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__query 메서드를 사용한 불리언 인덱싱의 가독성 개선
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__where 메서드를 사용한 Series 보존
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DataFrame 행 마스크
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__불리언, 정수 위치, 레이블을 이용한 선택
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

6장. 인덱스 정렬

__소개
__인덱스 객체 관찰
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__카디션 곱 생성
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__인덱스 폭발
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__서로 다른 인덱스에 값 채우기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__다른 DataFrames의 열 추가
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__각 열의 최댓값 부각하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__메서드 체인을 사용한 idxmax 복제
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__가장 흔한 최대값 찾기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항

7장. 종합을 위한 그룹화, 필터링 그리고 변환

__소개
__종합에 대한 정의
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__복수 열과 함수를 사용한 그룹화와 집계
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__그룹화 후 MultiIndex 제거
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__종합 함수 커스터마이징
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__*args와 **kwargs를 사용한 종합 함수 커스터마이징
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__groupby 객체 조사
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__소수 인종이 다수인 주 찾기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__체중 감량 내기를 통한 변환
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__apply를 이용한 주별 가중 평균 SAT 점수 계산
____준비 단계
____
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__연속 변수에 의한 그룹화
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__도시 간 총 비행 횟수 계산
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__최장 연속 정시 비행 찾기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

8장. 정돈된 형태로 데이터 재구성

__소개
__stack을 이용해 변숫값을 변수 이름으로 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__복수 변수 그룹을 동시에 스태킹
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__스택된 데이터 되돌리기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__groupby 종합 후 Unstacking
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__groupby 종합으로 pivot_table 복제
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__쉬운 재구축을 위해 레벨 재명명
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__복수 변수가 열 이름으로 저장됐을 때의 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__복수 변수가 열값으로 저장된 경우의 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__같은 셀에 여러 값이 저장된 경우의 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__변수가 열 이름과 값에 저장된 경우의 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__동일 표에 복수 관측 단위가 저장된 경우의 정돈
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

9장. Pandas 객체 합치기

__소개
__DataFrames에 새로운 행 추가
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__복수 DataFrames 연결
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__트럼프와 오바마 대통령 국정 수행 능력 평가 비교
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__concat, join, merge 사이의 차이점 이해하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__SQL 데이터베이스에 연결
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌

10장. 시계열 분석

__소개
__파이썬과 Pandas의 날짜 도구 차이 이해
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__시계열을 현명하게 분할하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DatetimeIndex와만 작동하는 메서드 사용하기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__주간 범죄 건수 알아보기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__주별 범죄와 교통사고를 별도로 종합
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__범죄를 주별과 연도로 측정
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__DatetimeIndex에서 익명 함수를 사용한 그룹화
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__Timestamp와 다른 열을 이용한 그룹화
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__merge_asof를 사용해 범죄율이 20% 낮은 마지막 시기 찾기
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항

11장. Matplotlib, Pandas, Seaborn을 이용한 시각화

__소개
__matplotlib 다뤄 보기
____준비 단계
__matplotlib에 대한 객체지향 가이드
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__matplotlib를 이용한 데이터 시각화
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__Pandas를 이용한 도식화 기초
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
____참고문헌
__비행 데이터셋 시각화
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____참고문헌
__영역 그래프를 스태킹해 새로운 추세 발견
준비 단계
방법
작동 원리
추가 사항
__seaborn과 pandas의 차이점 이해
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____참고문헌
__seaborn Grid를 사용한 다변량 분석
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항
__seaborn을 사용해 다이어몬드 데이터셋에 있는 심슨의 역설 발견
____준비 단계
____방법
____작동 원리
____추가 사항