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빅데이터 분석에 관한 가장 완벽한 교재!
이 책은 NumPy, pandas, matplotlib, IPython, Jupyter 등 다양한 파이썬 라이브러리를 사용해서 효과적으로 데이터를 분석하는 방법을 알려준다. pandas의 새로운 기능뿐만 아니라 메모리 사용량을 줄이고 성능을 개선하는 고급 사용법까지 다룬다. 또한 모델링 도구인 statsmodels와 scikit-learn 라이브러리도 소개한다. 연대별 이름 통계 자료, 미 대선 데이터베이스 자료 등 실사례로 따라 하다 보면 어느덧 여러분도 데이터에 알맞게 접근하고 효과적으로 분석하는 전문가가 될 것이다.
『파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석』 드디어 개정!
이 책의 초판이 출간된 2012년은 pandas 개발 초기로, 파이썬용 오픈소스 데이터 분석 라이브러리가 흔하지 않았습니다. 이번에 pandas의 새로운 기능과 5년여간의 세월이 흐르는 동안 낡았거나 사용법이 바뀐 내용을 모두 반영하여 책 전반을 다시 다듬었습니다. 또한 당시에는 존재하지 않았거나 책에 싣기에는 불안했던 갓 나온 도구들을 새로 소개하는 내용을 추가했습니다. 2판의 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.
이 책에서 다루는 내용
이 책은 파이썬으로 데이터를 다루는 다양하고 기본적인 방법을 소개합니다. 그러기 위해 파이썬 프로그래밍 언어의 일부와 데이터 분석 문제를 효율적으로 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 라이브러리를 다룹니다. ‘데이터 분석’이 이 책의 제목이긴 하지만 데이터 분석 방법론이 아니라 파이썬 프로그래밍, 라이브러리, 도구에 집중합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.
“이미 필독서가 된 이 책이 업그레이드되었다. 2판에는 파이썬 3.6부터 pandas 최신 기능에 이르기까지 이 책의 가치를 더 향상시킬 내용이 담겼다. 왜 파이썬 라이브러리인지, 이 도구들을 어떻게 다뤄야 하는지 설명해 독자가 새롭고 창의적인 방식으로 효율적인 사용법을 익히도록 도와준다.”
- 페르난도 페레즈(Fernando Pérez)_ IPython 창시자, UC 버클리 통계학과 조교수
CHAPTER 1 시작하기 전에
1.1 이 책에서 다루는 내용
1.2 왜 데이터 분석에 파이썬을 사용하나
1.3 필수 파이썬 라이브러리
1.4 설치 및 설정
1.5 커뮤니티와 컨퍼런스
1.6 이 책을 살펴보는 방법
CHAPTER 2 파이썬 언어의 기본, IPython, 주피터 노트북
2.1 파이썬 인터프리터
2.2 IPython 기초
2.3 파이썬 기초
CHAPTER 3 내장 자료구조, 함수, 파일
3.1 자료구조와 순차 자료형
3.2 함수
3.3 파일과 운영체제
3.4 마치며
CHAPTER 4 NumPy 기본: 배열과 벡터 연산
4.1 NumPy ndarray: 다차원 배열 객체
4.2 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수
4.3 배열을 이용한 배열지향 프로그래밍
4.4 배열 데이터의 파일 입출력
4.5 선형대수
4.6 난수 생성
4.7 계단 오르내리기 예제
4.8 마치며
CHAPTER 5 pandas 시작하기
5.1 pandas 자료구조 소개
5.2 핵심 기능
5.3 기술 통계 계산과 요약
5.4 마치며
CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식
6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법
6.2 이진 데이터 형식
6.3 웹 API와 함께 사용하기
6.4 데이터베이스와 함께 사용하기
6.5 마치며
CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비
7.1 누락된 데이터 처리하기
7.2 데이터 변형
7.3 문자열 다루기
7.4 마치며
CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
8.1 계층적 색인
8.2 데이터 합치기
8.3 재형성과 피벗
8.4 마치며
CHAPTER 9 그래프와 시각화
9.1 matplotlib API 간략하게 살펴보기
9.2 pandas에서 seaborn으로 그래프 그리기
9.3 다른 파이썬 시각화 도구
9.4 마치며
CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산
10.1 GroupBy 메카닉
10.2 데이터 집계
10.3 Apply: 일반적인 분리-적용-병합
10.4 피벗테이블과 교차일람표
10.5 마치며
CHAPTER 11 시계열
11.1 날짜, 시간 자료형, 도구
11.2 시계열 기초
11.3 날짜 범위, 빈도, 이동
11.4 시간대 다루기
11.5 기간과 기간 연산
11.6 리샘플링과 빈도 변환
11.7 이동창 함수
11.8 마치며
CHAPTER 12 고급 pandas
12.1 Categorical 데이터
12.2 고급 GroupBy 사용
12.3 메서드 연결 기법
12.4 마치며
CHAPTER 13 파이썬 모델링 라이브러리
13.1 pandas와 모델 코드의 인터페이스
13.2 Patsy를 이용해서 모델 생성하기
13.3 statsmodels 소개
13.4 scikit-learn 소개
13.5 더 공부하기
CHAPTER 14 데이터 분석 예제
14.1 Bit.ly의 1.USA.gov 데이터
14.2 MovieLens의 영화 평점 데이터
14.3 신생아 이름
14.4 미국농무부 영양소 정보
14.5 2012년 연방선거관리위원회 데이터베이스
14.6 마치며
APPENDIX A 고급 NumPy
A.1 ndarray 객체 구조
A.2 고급 배열 조작 기법
A.3 브로드캐스팅
A.4 고급 ufunc 사용법 .
A.5 구조화된 배열과 레코드 배열
A.6 정렬에 관하여
A.7 umba를 이용하여 빠른 NumPy 함수 작성하기
A.8 고급 배열 입출력
A.9 성능 팁
APPENDIX B IPython 시스템 더 알아보기
B.1 명령어 히스토리 사용하기
B.2 운영체제와 함께 사용하기
B.3 소프트웨어 개발 도구
B.4 IPython을 이용한 생산적인 코드 개발에 관한 팁
B.5 IPython 고급 기능
B.6 마치며
전체 평점
4.6
내용 오류
두 번째 코드 문단
내용 오류
11.5.1 바로 아래
표기 오류
상단 세번째 * 라인
표기 오류
두번째 문단
내용 오류
맨 아래 예제 바로 위
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