본문내용 바로가기
MD의선택 무료배송 사은품 소득공제

파이썬 데이터 클리닝 쿡북 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리

위키북스 데이터 사이언스 시리즈 74
마이클 워커 지음 | 최용 옮김 | 위키북스 | 2021년 11월 19일 출간
  • 정가 : 28,000원
    판매가 : 25,200 [10%↓ 2,800원 할인]
  • 혜택 :
    [기본적립] 1400원 적립 [5% 적립] [추가적립] 5만원 이상 구매 시 2,000원 추가적립 안내 [회원혜택] 회원 등급 별, 3만원 이상 구매 시 2~4% 추가적립 안내 [리뷰적립] 리뷰 작성 시 e교환권 최대 300원 추가적립 안내
  • 추가혜택 : 포인트 안내 도서소득공제 안내 추가혜택 더보기
  • 배송비 : 무료 배송비 안내
  • 배송일정 : 서울특별시 종로구 세종대로 기준 지역변경
    당일배송 지금 주문하면 오늘(30일,화) 도착 예정 배송일정 안내
  • 바로드림 : 인터넷으로 주문하고 매장에서 직접 수령 안내 바로드림 혜택
    휴일에는 바로드림 픽업으로 더 빨리 받아 보세요. 바로드림 혜택받고 이용하기

이 책의 이벤트

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.
  • 2021 올해의 IT 책 투표하고 e-교환권 받으세요!(선착순 ..
    2021.11.22 ~ 2021.12.03
  • 2022 캘린더 수록한 IT독자를 위한 readIT 노트 사은품
    2021.10.14 ~ 2021.12.31
상품상세정보
ISBN 9791158392789(1158392788)
쪽수 388쪽
크기 191 * 242 * 19 mm /771g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

데이터로부터 통찰을 얻으려면 데이터를 정제해야 한다. 데이터를 적절히 정제하지 않고 곧바로 분석에 들어갔다가는 잘못된 결과를 얻게 될 수 있기 때문이다. 《파이썬 데이터 클리닝 쿡북》은 파이썬으로 데이터를 다루고 정제할 때 사용할 수 있는 도구와 기법을 보여준다.

먼저 통상적인 데이터 소스로부터 데이터를 얻고 형태를 확인하는 일상적인 작업을 하는 법을 보여준다. 그런 다음, 데이터를 유용한 형태로 바꾸는 법을 가르친다. 원하는 데이터를 골라내고 요약함으로써 통찰을 얻는 법, 도출된 문제점을 해결하는 법도 알려준다. 이어서 누락값 처리, 오류 검사, 중복 데이터 제거, 이상값과 날짜를 다루는 법으로 진행한다. 지도학습으로 예상치 못한 값과 분류 오류를 식별하고, 탐색적 데이터 분석(EDA)을 위한 시각화를 통해 예상치 못한 값을 식별한다. 끝으로, 새로운 데이터에 대해서도 수정 없이 재사용할 수 있는 함수와 클래스를 작성한다.

이 책을 마친 후에는 데이터를 정제하고 문제를 진단하는 주요 기술을 갖게 될 것이다.

* 이 책에서 다루는 내용 *
◎ 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 읽고 분석하는 법
◎ 데이터프레임, 열, 행의 어트리뷰트를 요약하는 법
◎ 데이터를 필터링하고 주어진 요건을 충족하는 열을 선택
◎ 날짜, 누락값이 있는 데이터 등 지저분한 데이터를 다루기
◎ 메서드 체이닝으로 파이썬 판다스 작업 생산성을 향상
◎ 시각화를 통해 통찰을 얻고 잠재적인 데이터 이슈를 식별
◎ 데이터의 변동을 파악하는 능력을 향상
◎ 사용자 정의 함수 및 클래스를 작성해 데이터 정제를 자동화

목차

▣ 01장: 표 데이터를 판다스로 가져올 때의 데이터 정제
___1.1 CSV 파일 가져오기
___1.2 엑셀 파일 가져오기
___1.3 SQL 데이터베이스의 데이터를 가져오기
___1.4 SPSS, Stata, SAS 데이터 가져오기
___1.5 R 데이터 가져오기
___1.6 표 데이터 저장

▣ 02장: HTML과 JSON을 판다스로 가져올 때의 데이터 정제
___2.1 단순한 JSON 데이터 가져오기
___2.2 API를 통해 복잡한 JSON 데이터 가져오기
___2.3 웹페이지의 데이터 가져오기
___2.4 JSON 데이터 저장

▣ 03장: 데이터 측정
___3.1 처음 데이터를 훑어보기
___3.2 열을 선택하고 정돈하기
___3.3 행을 선택하기
___3.4 범주형변수의 빈도를 생성하기
___3.5 연속변수의 요약통계 생성하기

▣ 04장: 데이터의 부분집합에서 누락값과 이상값 식별
___4.1 누락값 찾기
___4.2 변수가 1개인 이상값 식별하기
___4.3 이변량 관계의 이상값과 예상치 못한 값 식별하기
___4.4 부분집합을 이용해 변수 간의 논리적 불일치를 찾기
___4.5 선형 회귀를 활용해 유의한 영향을
___4.6 k-최근접 이웃을 활용해 이상값을 찾기
___4.7 아이솔레이션 포레스트를 활용한 이상 탐지

▣ 05장: 시각화를 활용해 예상치 못한 값을 식별하기
___5.1 히스토그램을 활용해 연속변수의 분포를 조사하기
___5.2 박스플롯을 활용해 연속변수의 이상값을 식별하기
___5.3 그룹별 박스플롯으로 특정 그룹에서 예상치 못한 값을 드러내기
___5.4 바이올린 플롯으로 분포 형태와 이상값을 조사하기
___5.5 산점도를 활용해 이변량 관계를 보기
___5.6 라인 플롯으로 연속변수의 추세를 조사하기
___5.7 상관행렬을 기반으로 히트맵을 작성하기

▣ 06장: 데이터 정제, 탐색 및 시리즈 연산
___6.1 판다스 시리즈에서 값을 얻기
___6.2 판다스 시리즈에 대한 요약통계 표시
___6.3 시리즈 값 변경
___6.4 조건에 따라 시리즈 값을 변경
___6.5 문자열 시리즈 데이터 평가와 정제
___6.6 날짜 다루기
___6.7 누락 데이터 식별과 정제
___6.8 k-최근접 이웃으로 누락값 대치

▣ 07장: 집계 시 지저분한 데이터 다루기
___7.1 itertuples을 활용한 데이터 순회(안티 패턴)
___7.2 넘파이 배열의 그룹별 요약을 계산
___7.3 groupby를 사용해 데이터를 그룹별로 조직화하기
___7.4 좀 더 복잡한 집계 함수를 groupby와 함께 사용하기
___7.5 사용자 정의 함수 및 apply와 groupby
___7.6 groupby를 사용해 데이터프레임의 분석 단위를 바꾸기

▣ 08장: 데이터프레임들을 결합할 때의 데이터 문제 해결
___8.1 데이터프레임을 수직으로 결합하기
___8.2 일대일 병합
___8.3 병합 기준 열을 여러 개 사용하기
___8.4 일대다 병합
___8.5 다대다 병합
___8.6 병합 루틴 개발

▣ 09장: 데이터 타이딩과 리셰이핑
___9.1 중복 행 제거하기
___9.2 다대다 관계 수정하기
___9.3 stack과 melt로 넓은 데이터를 긴 포맷으로 리셰이핑
___9.4 열 그룹을 녹이기
___9.5 unstack과 pivot을

▣ 10장: 사용자 정의 함수와 클래스로 데이터 정제를 자동화
___10.1 데이터를 처음 살펴보는 함수
___10.2 요약통계와 빈도를 표시하는 함수
___10.3 이상치와 예상치 못한 값을 식별하는 함수
___10.4 데이터 집계와 결합을 위한 함수
___10.5 시리즈 값을 업데이트하는 로직을 담은 클래스
___10.6 표 형태가 아닌 데이터 구조를 다루는 클래스

Klover 리뷰 (0)

북로그 리뷰 (0) 쓰러가기

북로그 리뷰는 본인 인증 후 작성 가능합니다.
책이나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 내용은 비공개 처리 될 수 있습니다.
※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

문장수집 (0) 문장수집 쓰기 나의 독서기록 보기
※구매 후 문장수집 작성 시, 리워드를 제공합니다. 안내

교환/반품/품절안내

※ 상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

교환/반품/품절안내
반품/교환방법 마이룸 > 주문관리 > 주문/배송내역 > 주문조회 > 반품/교환신청 ,
[1:1상담>반품/교환/환불] 또는 고객센터 (1544-1900)

※ 오픈마켓, 해외배송주문, 기프트 주문시 [1:1상담>반품/교환/환불]
    또는 고객센터 (1544-1900)
반품/교환가능 기간 변심반품의 경우 수령 후 7일 이내,
상품의 결함 및 계약내용과 다를 경우 문제점 발견 후 30일 이내
반품/교환비용 변심 혹은 구매착오로 인한 반품/교환은 반송료 고객 부담
반품/교환 불가 사유
  • 소비자의 책임 있는 사유로 상품 등이 손실 또는 훼손된 경우
    (단지 확인을 위한 포장 훼손은 제외)
  • 소비자의 사용, 포장 개봉에 의해 상품 등의 가치가 현저히 감소한 경우
    예) 화장품, 식품, 가전제품(악세서리 포함) 등
  • 복제가 가능한 상품 등의 포장을 훼손한 경우
    예) 음반/DVD/비디오, 소프트웨어, 만화책, 잡지, 영상 화보집
  • 소비자의 요청에 따라 개별적으로 주문 제작되는 상품의 경우 ((1)해외주문도서)
  • 디지털 컨텐츠인 eBook, 오디오북 등을 1회 이상 다운로드를 받았을 경우
  • 시간의 경과에 의해 재판매가 곤란한 정도로 가치가 현저히 감소한 경우
  • 전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률이 정하는 소비자 청약철회 제한 내용에
    해당되는 경우
(1) 해외주문도서 : 이용자의 요청에 의한 개인주문상품으로 단순변심 및 착오로 인한 취소/교환/반품 시 ‘해외주문 반품/취소 수수료’ 고객 부담 (해외주문 반품/취소 수수료 : ①서양도서-판매정가의 12%, ②일본도서-판매정가의 7%를 적용)
상품 품절 공급사(출판사) 재고 사정에 의해 품절/지연될 수 있으며, 품절 시 관련 사항에 대해서는
이메일과 문자로 안내드리겠습니다.
소비자 피해보상
환불지연에 따른 배상
  • 상품의 불량에 의한 교환, A/S, 환불, 품질보증 및 피해보상 등에 관한 사항은
    소비자분쟁해결 기준 (공정거래위원회 고시)에 준하여 처리됨
  • 대금 환불 및 환불지연에 따른 배상금 지급 조건, 절차 등은 전자상거래 등에서의
    소비자 보호에 관한 법률에 따라 처리함
바로가기
  • 우측 확장형 배너 2
  • 우측 확장형 배너 2
최근 본 상품