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판다스 인 액션

인기 영화, 스포츠, 만화 데이터로 익히는 판다스 라이브러리 / 코딩 챌린지(연습 문제 + 해법), 특별 부록 제공

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 보리스 패스캐버
  • 번역 : 시진
  • 출간 : 2022-09-01
  • 페이지 : 588 쪽
  • ISBN : 9791169210102
  • 물류코드 :11010
초급 초중급 중급 중고급 고급
4.9점 (9명)
좋아요 : 2

판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석 방법까지! 

[개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록 제공

 

판다스는 파이썬의 데이터 분석 라이브러리로 수백만 행에 대한 작업을 빠르게 수행하고 파이썬 데이터 생태계의 다른 도구와 쉽게 호환되는 장점을 가졌다. 이 책은 마블과 디즈니의 인기 영화, 포켓몬, NBA와 NFL 유명 선수, 넷플릭스 등의 데이터로 판다스 라이브러리를 활용하여 파이썬 기반의 데이터 분석 방법을 소개한다. [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 등 알찬 내용의 부록으로 판다스가 부담스러운 초급자도 이 부록을 통해 빠르게 판다스를 시작할 수 있다. 그리고 각 장이 하나의 독립적인 튜토리얼과 같이 구성되어 있어 중급자 이상은 필요한 부분만 골라 학습할 수도 있다. 마지막으로 각 장 마지막에 제공되는 코딩 챌린지를 직접 해보며 실무 경험까지 챙길 수 있다. 처음부터 끝까지 확실하게 판다스를 가이드하는 이 도서로 판다스의 진정한 고수가 되어보자!

 

 

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보리스 패스캐버 저자

보리스 패스캐버

보리스는 e-러닝 플랫폼 유데미에서 6개의 강좌를 운영하며 140시간 이상의 강의 동영상을 제공하고 있습니다. 약 30만 명의 학생이 강의를 들으며 2만 개 이상의 리뷰를 남겼습니다. 그는 매월 100만 분의 콘텐츠가 소비되는 인기 교육자입니다. 소프트웨어 엔지니어가 되기 전에는 데이터 분석가 및 시스템 관리자로 일했습니다. 그는 2013년에 뉴욕 대학교에서 경영경제학과 마케팅을 복수 전공으로 졸업했습니다.

시진 역자

시진

국내 대기업에서 인공지능 관련 연구를 진행하고 챗봇 서비스를 개발하는 7년 차 개발자입니다. 주로 자연어 처리 중심의 연구와 자바, 파이썬 위주의 개발 경력을 쌓아가고 있습니다. 개발과 관련된 공부는 분야를 가리지 않고 좋아하며 자기계발과 지식 공유를 목표로 번역에 참여하고 있습니다.

 

PART 1 판다스 기본기 다지기


chapter 1 판다스 소개

_1.1 21세기의 데이터

_1.2 판다스 소개

_1.3 판다스 둘러보기

_1.4 핵심 요약

 

chapter 2 Series 객체

_2.1 Series의 개요

_2.2 파이썬 객체에서 Series 생성

_2.3 Series의 속성

_2.4 첫 번째 행과 마지막 행 검색

_2.5 수학 연산

_2.6 Series를 파이썬의 내장 함수에 전달

_2.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_2.8 핵심 요약

 

chapter 3 Series 메서드

_3.1 read_csv 함수로 데이터셋 가져오기

_3.2 Series 정렬

_3.3 inplace 매개변수로 Series 덮어쓰기

_3.4 value_counts 메서드로 값 계산하기

_3.5 apply 메서드를 사용하여 모든 Series 값에 대한 함수 호출

_3.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_3.7 핵심 요약

 

chapter 4 DataFrame 객체

_4.1 DataFrame의 개요

_4.2 Series와 DataFrame의 유사점

_4.3 DataFrame 정렬

_4.4 인덱스별 정렬

_4.5 새 인덱스 설정

_4.6 DataFrame에서 열과 행 선택

_4.7 DataFrame에서 행 선택

_4.8 Series에서 값 추출

_4.9 열 또는 행 이름 바꾸기

_4.10 인덱스 재설정

_4.11 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_4.12 핵심 요약

 

chapter 5 DataFrame 필터링

_5.1 데이터셋과 메모리 최적화

_5.2 단일 조건으로 필터링

_5.3 다중 조건으로 필터링

_5.4 조건별 필터링

_5.5 중복 처리

_5.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_5.7 핵심 요약

 

 

PART 2 판다스 응용하기


chapter 6 텍스트 데이터 다루기

_6.1 대소문자 변환과 공백

_6.2 문자열 슬라이싱

_6.3 문자열 슬라이싱과 문자 치환

_6.4 불리언 메서드

_6.5 문자열 분할

_6.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_6.7 정규 표현식에 대한 참고 사항

_6.8 핵심 요약

 

chapter 7 MultiIndex DataFrame

_7.1 MultiIndex 객체

_7.2 MultiIndex DataFrame

_7.3 MultiIndex 정렬

_7.4 MultiIndex 행과 열 선택

_7.5 단면 추출

_7.6 인덱스 조작

_7.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_7.8 핵심 요약

 

chapter 8 재구성과 피벗

_8.1 넓은 데이터와 좁은 데이터

_8.2 DataFrame에서 피벗 테이블 생성

_8.3 인덱스 레벨 스택과 언스택

_8.4 데이터셋 피벗 해제

_8.5 값의 목록 확장

_8.6 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_8.7 핵심 요약

 

chapter 9 GroupBy 객체

_9.1 GroupBy 객체 생성

_9.2 데이터셋에서 GroupBy 객체 생성

_9.3 GroupBy 객체의 속성과 메서드

_9.4 집계 연산

_9.5 사용자 정의 연산

_9.6 다중 열 기반의 그룹화

_9.7 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_9.8 핵심 요약

 

chapter 10 병합, 조인 및 연결

_10.1 데이터셋 소개

_10.2 데이터셋 결합

_10.3 결합된 DataFrame의 결측값

_10.4 왼쪽 조인

_10.5 내부 조인

_10.6 외부 조인

_10.7 인덱스 레이블 병합

_10.8 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_10.9 핵심 요약

 

chapter 11 날짜 및 시간 다루기

_11.1 Timestamp 객체

_11.2 다중 Timestamp를 저장하는 DatetimeIndex

_11.3 열 또는 인덱스 값을 날짜/시간으로 변환

_11.4 DatetimeProperties 객체

_11.5 일정 시간의 덧셈과 뺄셈

_11.6 날짜 오프셋

_11.7 Timedelta 객체

_11.8 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_11.9 핵심 요약

 

chapter 12 가져오기와 내보내기

_12.1 JSON 파일 읽고 쓰기

_12.2 CSV 파일 읽고 쓰기

_12.3 엑셀 통합문서에 읽고 쓰기

_12.4 코딩 챌린지 : 연습 문제 + 해법

_12.5 핵심 요약

 

chapter 13 판다스 설정

_13.1 판다스 설정 확인과 변경

_13.2 정밀도

_13.3 최대 열 너비

_13.4 절단 임계값

_13.5 설정 컨텍스트

_13.6 핵심 요약

 

chapter 14 시각화

_14.1 matplotlib 설치

_14.2 선형 차트

_14.3 막대 그래프

_14.4 파이 차트

_14.5 핵심 요약

 

[특별 부록]

 

부록 1 설치와 환경 설정(아나콘다, 주피터 노트북 설치, OS 설정)

부록 2 파이썬 속성 과정

부록 3 넘파이 속성 과정

부록 4 faker로 가짜 데이터 생성하기

부록 5 정규 표현식

판다스를 활용한 데이터 분석 완벽 실무 지침서

 

파이썬으로 데이터 분석을 한다면 반드시 사용해야 하는 머스트 해브 라이브러리, 판다스 활용법을 1부터 10까지 모두 담았습니다. 이 책을 통해 독자는 판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석법까지 차근차근 배울 수 있습니다. 또한, 각 장 마지막에서는 [연습 문제+ 해법]으로 구성된 코딩 챌린지를 통해 확실하게 실전 감각도 쌓을 수 있습니다. 강조하고 싶은 이 도서의 또 다른 특징은 [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록을 제공해 파이썬 입문자라도 판다스를 어렵지 않게 시작할 수 있습니다. 점차 데이터 분석의 중요도가 커지고 있는 지금, 주저 말고 판다스의 세계로 어서 오세요!

 

 

주요 내용

  • 데이터셋 구성, 그룹화, 병합, 분할 및 결합
  • 텍스트와 시간 기반 데이터의 추세 탐색
  • 정렬, 필터링, 피벗, 최적화 및 결론 도출
  • 인기 영화(마블, 디즈니 등)와 NBA, NFL 유명 선수, 포켓몬 등의 데이터를 이용한 예제
  • 코딩 챌린지: 각 장을 정리하는 연습 문제+해법
  • [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록 제공

 

추천사

 

내가 읽은 모든 판다스 입문서 중에 이 책이 단연 최고다!

_에리코 렌지안, idibu.com

 

입문자도 따라하기 쉬운 가이드로 데이터 분석에 필요한 모든 기반을 빠르게 다지고 실습할 수 있다.

_조나단 샬리, SiriusXM Media

 

이 책의 개념을 이해하고 실천하면 당신은 생산성을 높이고 전문가가 될 수 있다.

_호세 아파블라자, Steadfast Networks

 

파이썬 초보자와 전문가 모두에게 도움이 되는 데이터 분석 및 데이터 과학에 필요한 필수 개념을 담았다!

_벤 맥나마라, DataGeek

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“한빛미디어 <나는 리뷰어다=""> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

Pandas을 통해 할 수 있는 데이터처리에 관련한 모든 방법을 알 수 있는 책이다. 사전처럼 옆에 두고 구글링 대신에 쓸 수 있는 좋은 책이라고 생각한다.

 

(해당 포스트에서 소개하고 있는 "판다스 인 액션" 책은 한빛 미디어로부터 제공받았음을 알려드립니다.)

 

판다스 인 액션

대표적인 파이썬 데이터 분석 라이브러리, 판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석법까지 차근차근 배울 수 있는 도서입니다. 초급자부터 상급자까지 모두 만족시킬 수 있는 구성과 내용

hanbit.co.kr

내가 회사에서 하고 있는 일은 생활가전에 인공지능 기술을 넣는 방법에 대해 고민하는 것이다. 이에 대한 결과가 사용자 편의를 가지고 오던, 제어 효율성을 높여서 에너지를 절감할 수 있게 한다던지 이런 방향으로 연구하는 일을 주로 하고 있다. 그런데 가끔 내 직무가 무엇인가에 대해서 진지하게 고민할 때가 있다. 공식적인 직무는 Software Engineer이긴한데, 하는 일을 생각해보면 AI Engineer라고 해야되나 싶기도 하고, 그런데 일을 하다보면 뭔가 구현하는 것보다 현상에 대한 분석을 많이 하는 경우도 많아 Data Scientist라고 해야 할 것 같다는 생각이 든다.뭐 물론 이런 분석이나 기술 구현 모두 Software를 구현하면서 일을 하니까 포괄적인 직무는 Software Engineer라고 해야 되는게 맞는 것 같다.

그런데 생각보다 생활가전일을 하다보니 항상 접하게 되는게 생활가전에 부착되어 있는 센서에서 뽑히는 데이터를 가지고 하는 일들이 많다. 보통 이런 가전의 경우는 이런 내재된 dynamics를 모사할 수 있는 시뮬레이터같은게 없기 때문에 일반적으로는 어떤 동작을 취했을때 나오는 센서 데이터를 바탕으로 유추하는 방향으로 진행하는 편이 많다. 그래서 물론 인공지능 기술 개발도 중요한 일이긴 하지만, 이와 비교했을 때 센서 데이터를 "잘" 분석하는 것도 하나의 R&R인 측면도 있다. 그래서 인공지능기술개발을 할때는 Tensorflow, 뭔가 논문 예제를 다룰때는 PyTorch를 하다가도, 이 때 필요한 데이터의 전처리나 시각화 분석할 때는 NumPy나 Pandas를 많이 사용하곤 한다. 그 중에서도 pandas와 NumPy는 뭔가 기술이 아닌 분석의 성격이 있긴 하지만, 그래도 뭔가 현상을 이해하고 시각화하는데 필수적인 툴이라고 생각한다.

판다스 인 액션

 이번에 소개할 책은 이 Pandas에 대해서 디테일하게 소개한 책이다. 그런데 나만 그렇게 느끼는 것인지는 모르겠지만 pandas를 많이 써보다보면, 이 툴은 뭔가 코딩 테스트와 비슷한 느낌을 준다. 가령 내가 어떤 지원자에게 raw data 하나 던져주고, 이 data의 특정 조건에 해당하는 값들의 평균과 표준편차, 그리고 최빈값을 dataframe 형태로 뽑아보라고 문제를 낸다면, 그때부터 열심히 고민하게 될 것이다. 그 특정 조건에 맞는 값들은 어떻게 찾을 것이며, Index는 어떻게 잡고, group은 어떻게 지을 것인지에 대해서 방법을 찾고 구현을 할 수 있을 것이다. 혹은 data를 string화해서 정규표현식을 통해서 원하는 요소만 찾게도 해 볼 수 있는 것이고... 구현할 수 있는 방법은 정말 다양하고, 이런 기능들을 pandas에서 구현할 수 있다. 정말 데이터 분석에 필수적인 툴이라고 할 수 있다.

책은 크게 1부 기본기 다지기와 2부 응용하기 두 부로 나눠져 있으며, 1부에서는 pandas에서 활용되는 자료형과 기본적인 매커니즘에 대해서 소개되어 있다면, 2부에서는 실제 데이터셋을 예제로 하여, pandas에서 제공하는 api를 자유자제로 활용할 수 있는 방법에 대해서 소개한다. 나같은 경우는 pandas를 현업에서 자주 활용하기도 해서 1부보다는 2부 내용을 위주로 주로 살펴보았다.

나는 사실 pandas에서 제일 다루기 어려운 개념 중 하나가 MultiIndex와 GroupBy 개념인데, 이 책에서는 각각 7장과 9장에서 해당 내용을 설명하고 있고, 기본 개념에 대한 자세한 설명이 책에서 제공되고 있어서 좋았다. 특히 좋았던 부분은 각 장의 후반부마다 "코딩 챌린지"라는 이름으로 문제를 제공하고 이에 대한 풀이법을 이어서 설명하는데, 마치 강의 영상을 보는 것처럼 푸는 방법과 이에 대한 결과를 보여주는 전개방식이 실제 문제를 여기에 대입해서 이해하는 도움이 될 것이라고 생각한다. 개인적으로 외서 시리즈 중 좋아하는 형태의 하나가 Manning 출판사의 "In Action" 시리즈인데, 이 책도 독자가 접할 수 있는 실제 문제와 책의 전개 방향을 일치시키려는 노력에 있어 읽기에 좋지 않을까 하는 생각을 해본다. 기타 장 부분도 실제 접할 수 있을법한 예시를 바탕으로 다뤄진 내용도 좋았던 것 같다.

참고로 이 책의 부록은 pandas와 numpy에 대한 기본지식과 fake data 생성을 위한 faker 사용법, 그리고 정규표현식에 대한 내용이 포함되어 있는데, 분량이 무려 책의 1/5 정도이다. 기본지식이 부족하다고 느낄 수 있어도 부록에서 이를 커버할 만큼 방대한 분량들이 담겨져 있는 것이다.(한편으로는 너무 기초내용을 소개하는데 많은 분량이 들어간건 아닌가 싶기도 하고...) 

나도 그렇긴 하지만 pandas는 뭔가 api를 암기하고 사용법을 빠삭하게 알기보다는 공식 문서에서 제공하는 것을 읽고, 제공되는 예시를 내 문제에 대입하는 방법을 많이 활용하는데, 어떻게 보면 이 책은 그런 공식 문서를 책으로 도출한 일종의 가이드 북이라고 보면 좋을 것 같다. 때문에 뭔가 데이터 분석을 위해서 머리를 싸맬 문제가 있다면 이 책의 관련 장을 일고 한번 읽어보는 것도 좋은 문제 해결 방법이 되지 않을까 싶다.


책의 예제 코드는 jupyter notebook형태로 제공되며, github은 아래와 같다.

 

GitHub - paskhaver/pandas-in-action: Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action

Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action - GitHub - paskhaver/pandas-in-action: Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action

github.com


 

[Pandas in Action (판다스 인 액션)]

  보리스 패스캐버 지음

  시진 옮김

 

본 책은 Python 라이브러리 중에 하나인 Pandas 에 대해 소개하고 예제를 통해 쉽게 접근할 수 있도록 해주는 책 입니다.

Pandas 는 데이터 조작 및 분석을 위한 Python 프로그래밍 언어 용으로 개발된 소프트웨어 라이브러리 입니다.

무료로 이용 가능한 라이브러리 입니다. (New BSD 라이센스)

Pandas 라는 이름은 한 개인에 대해 여러 기간동안 관찰 한다는 데이터 세트에 대한 계량 경제학 용어인 "패널 데이터"라는 요엉에서 파생되었으며, "Python 데이터 분석"이라는 문구 자체에서 가져온 것이라고 합니다.(위키백과 인용)

 

Chapter 1. 판다스 소개 에서도 Pandas 는 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 구축된 데이터 분석용 라이브러리로 정렬, 필터링, 정리, 중복 제거, 집계, 피벗 등의 데이터 조작 작업을 위한 도구 모음으로 소개하고 있습니다.

본 책은 Python 프로그래밍을 해보았다면 좀 더 쉽게 학습할 수 있지만, Python 프로그래밍을 접하지 않았더라도 책 예제를 따라하다 보면 쉽게 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

책에서는 스프레드시트 소프트웨어 또는 다른 데이터 분석 도구를 중급자 수준으로 다뤄본 경험이 있는 데이터 분석가를 대상으로 구성되어있다고 하지만 책을 공부하다 보면 실제 데이터 분석을 통해 어떤것을 알고자 하는가 까지는 아니더라도 이러한 형태로 데이터 분석이 가능 하고, 이런 데이터를 이용하면 어떠한 결과를 알 수 있구나 정도는 알 수 있으며, 데이터 분석이 이러한 것이구나 정도는 알 수 있습니다.

데이터 분석이 필요한 여러 분야에 적용 가능하기에 학습해볼 가치는 충분히 있습니다.

 

책 예제는 아래 경로에 있습니다. (책 12p)

https://github.com/paskhaver/pandas-in-action

 

GitHub - paskhaver/pandas-in-action: Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action

Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action - GitHub - paskhaver/pandas-in-action: Complete source code (datasets and Jupyter Notebooks) for Pandas In Action

github.com

 

Pandas 공식 문서,

https://pandas.pydata.org/docs/

 

pandas documentation — pandas 1.5.0 documentation

The reference guide contains a detailed description of the pandas API. The reference describes how the methods work and which parameters can be used. It assumes that you have an understanding of the key concepts.

pandas.pydata.org

책은 크게 두 개의 Part 와 부록으로 구성 되어 있습니다.

Part 1 은,  Chapter 1 ~ 5 까지 이며,

   Pandas 의 소개 및 기본 사용법 그리고 객체들에 대한 객체 (DataFrame, Series) 에 대해 학습할 수 있으며,

Part 2 는,  Chapter 6 ~ 14 까지 이며,

   Part1 에서 학습한 내용을 기반으로 하여 실제 데이터 분석을 해보면서 학습할 수 있습니다.

부록 Part 는, Appendix A ~ E 까지 이며,

   시험을 위한 툴의 설치 및 환경 설정, Python 문법 기초, 넘파이 속성 과정, faker로 가짜 데이터 생성하기,

   정규 표현식에 대해서 설명 하고 있습니다.

 

책에서는 Python 코딩 환경으로 Appendix A 에서 아나콘다 (Anaconda) 주피터 노트북을 이용하여 구성하고 있습니다.

https://www.anaconda.com/products/distribution

 

Anaconda | Anaconda Distribution

Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

www.anaconda.com

Appendix A 에서 설치 및 환경 설정에 대해 자세하게 설명하고 있습니다.

 

각 Chapter 시작시에, "이 장의 내용" 블럭을 두어 학습할 내용에 대해 설명하고 있으며, Chapter 마지막에 "핵심 요약" 블럭을 두어 학습한 내용 중 핵심 내용에 대해 정리 해줍니다. 

 

 

책은 주로 예제 위주로 구성 되어 있습니다.

실제 코딩 하면서 학습 하여도 되지만, 예제에 대한 결과도 포함되어 있기에 설명 상에서의 예제 부분은 책 내용 만으로도 이해할 수 있습니다. 하지만, 실행 해보며 Python 및 Pandas 코딩에 익숙해 지기 위해 직접 예제들을 코딩 해보시길 추천 합니다.

 

각 Chapter 마다 코딩 챌린지라는 섹션을 두어 학습한 내용에 대해 문제를 풀면서 학습한 부분에 대해 이해하고 있는지 확인 할 수 있도록 제공하고 있습니다.

 

[결론]

데이터 과학, 데이터 분석 이라는 분야가 오래된 분야 이지만 최근 들어서 많이 이슈화 되고 있는 것 같습니다. 이미 데이터 분석 분야에 일하고 계신 분들은 Pandas 라이브러리에 대해서 많이 접했을 수 있지만 그 외 분야에 계신 분들은 생소한 라이브러리 일 것입니다.

실제, 데이터 분석 이라는 분야 자체도 생소할 수 있는데, 본 책을 통하여 데이터 분석이 어떠한 것이고 어떠한 부분들이 있는지 그리고 Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 분석 방법에 대해 맛 보기에 좋은 책인 것 같습니다. 



[도서 소개]

판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석 방법까지!

[개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록 제공

판다스는 파이썬의 데이터 분석 라이브러리로 수백만 행에 대한 작업을 빠르게 수행하고 파이썬 데이터 생태계의 다른 도구와 쉽게 호환되는 장점을 가졌다. 이 책은 마블과 디즈니의 인기 영화, 포켓몬, NBA와 NFL 유명 선수, 넷플릭스 등의 데이터로 판다스 라이브러리를 활용하여 파이썬 기반의 데이터 분석 방법을 소개한다. [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 등 알찬 내용의 부록으로 판다스가 부담스러운 초급자도 이 부록을 통해 빠르게 판다스를 시작할 수 있다. 그리고 각 장이 하나의 독립적인 튜토리얼과 같이 구성되어 있어 중급자 이상은 필요한 부분만 골라 학습할 수도 있다. 마지막으로 각 장 마지막에 제공되는 코딩 챌린지를 직접 해보며 실무 경험까지 챙길 수 있다. 처음부터 끝까지 확실하게 판다스를 가이드하는 이 도서로 판다스의 진정한 고수가 되어보자!

 

[주요 내용]

- 데이터셋 구성, 그룹화, 병합, 분할 및 결합

- 텍스트와 시간 기반 데이터의 추세 탐색

- 정렬, 필터링, 피벗, 최적화 및 결론 도출

- 인기 영화(마블, 디즈니 등)와 NBA, NFL 유명 선수, 포켓몬 등의 데이터를 이용한 예제

- 코딩 챌린지: 각 장을 정리하는 연습 문제+해법

- [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록 제공



[대상 독자]

- 데이터 분석가

- 데이터 엔지니어

- 데이터 분석에 관심이 많은 개발자


추천사

 에리코 렌지안(idibu.com)

내가 읽은 모든 판다스 입문서 중에 이 책이 단연 최고다!

조나단 샬리(SiriusXM Media)

입문자도 따라하기 쉬운 가이드로 데이터 분석에 필요한 모든 기반을 빠르게 다지고 실습할 수 있다.

호세 아파블라자(Steadfast Networks)

이 책의 개념을 이해하고 실천하면 당신은 생산성을 높이고 전문가가 될 수 있다.

벤 맥나마라(DataGeek)

파이썬 초보자와 전문가 모두에게 도움이 되는 데이터 분석 및 데이터 과학에 필요한 필수 개

념을 담았다!



[서평]

판다스를 활용한 데이터 분석 완벽 실무 지침서


파이썬으로 데이터 분석을 한다면 반드시 사용해야 하는 머스트 해브 라이브러리, 판다스 활용법을 1부터 10까지 모두 담았습니다. 이 책을 통해 독자는 판다스의 기본 자료구조 개념부터 데이터 분석법까지 차근차근 배울 수 있습니다. 또한, 각 장 마지막에서는 [연습 문제+ 해법]으로 구성된 코딩 챌린지를 통해 확실하게 실전 감각도 쌓을 수 있습니다. 강조하고 싶은 이 도서의 또 다른 특징은 [개발 환경 구축 가이드], [파이썬 속성 과정], [넘파이 속성 과정], [정규 표현식] 특별 부록을 제공해 파이썬 입문자라도 판다스를 어렵지 않게 시작할 수 있습니다. 점차 데이터 분석의 중요도가 커지고 있는 지금, 주저 말고 판다스의 세계로 어서 오세요!

 

판단스 인 액션은 크게 두 부분으로 나뉘어 있으며 총 14개 장으로 구성되어 있습니다.

1장에서는 판다스로 샘플 데이터셋을 분석하여 라이브러리가 무엇을 할 수 있는지에 대한 전체적인 그림을 그려 볼 수 있는 개요를 제공 합니다.

2장에서는 정렬된 데이터 컬렉션을 저장하는 판다스 핵심 자료구조인 Series 객체를 소개합니다. 

3장에서는 Series 객체를 더 깊이 있게 다룹니다. 값 정렬, 중복값 삭제, 최소값 및 최대값 추출 등 다양한  Series의 연산을 살펴봅니다.

4장에서는 2차원 데이터 테이블인 DataFrame을 소개합니다. 이전 장에서 배운 개념을 새로운 자료구조에 적용하고 데이터를 조작하는 추가 방법을 소개합니다.

5장에서는 같음, 같지 않음, 비교, 포함, 제외 등 다양한 논리 조건을 사용하여 DataFrame에서 행의 하위 집합을 필터링하는 방법을 소개합니다.

6장에서는 판다스에서 불완전한 텍스트 텍스트를 다루는 방법을 알여줍니다. 공백 제거, 대소문자 수정, 단일 열에서 여려 값 추출과 같은 문제를  해결하는 방법을 논의합니다.

7장에서는 여러 열 값을 데이터 행에 대한 단일 식별자로 결합할 수 있는 MultiIndex를 설명합니다.

8장에서는 피벗 테이블에서 데이터를 집계하고, 행 축에서 열 축으로 헤더를 이동하고, 데이터를 넓은 형식에서 좁은 형식으로 변환하는 방법을 설명합니다.

9장에서는 행을 버킷으로 그룹화하고 groupBy 객체를 사용하여 결과 컬렉션을 집계하는 방법을 탐구합니다.

10에서는 다양한 조인을 사용하여 여러 데이터셋을 단일 데이터셋으로 결합하는 방법을 안내합니다.

11장에서는 판다스에서 날짜와 시간을 다루는 방법을 소개합니다. 날짜 정렬, 기간 계산, 날짜가 월 또는 분기의 시작에 속하는지 여부를 결정하는 등의 주제를 다룹니다.

12장에서는 엑셀 및 JSON을 포함하여 추가 파일 형식을 판다스로 가져오는 방법을 설명합니다. 판다스에서 데이터를 내보내는 방법도 소개합니다.

13장은 라이브러리 설정을 구성하는 방법에 중점을 둡니다. 표시되는 행의 개수를 변경하는 방법, 부동 소수점 숫자의 정밀도를 변경하는 방법 임계값 아래로 반올림하는 방법 등을 살펴봅니다.

14장에서는 matplotlib 라이브러리를 사용한 데이터 시각화를 살펴봅니다. 판다스 데이터를 사용하여 꺾은선형 차트, 막대 그래프, 파이 차트 등을 만드는 방법을 살펴봅니다.

 

각 장의 내용은 이전 장의 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 판다스를 처음 공부하는 사람이라면 목차 순서대로 공부하는 것을 추천 합니다. 판다스를 어느 정도 사용 할수 알는 사람이면 각 장의 시작 부분에서 해당 장의 실습 코드를 처음부터 작성하기 때문에 공부 하고 싶은 장부터 시작해도 코드 작성하는데 문제가 없습니다. 대부분 각 장에서 공부한 개념을 연습 할 수 있도록 마지막에 코딩 문제가 나옵니다. 코딩 연습문제를 꼭 풀어 봐야 실력을 향상할수 있기 때문에 꼭 풀어보시는걸 추천 합니다. 

 

 

 "한빛미디어 리뷰어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


판다스는 파이썬을 이용한 데이터 분석과 같은 작업에서 필수 라이브러리로 알려져 있는데요. 라이브러리는 특정 분야의 문제를 해결하기 위한 코드 모임입니다. 판다스는 정렬, 필터링, 정리, 중복 제거, 집계, 피벗 등의 데이터 조작 작업을 위한 도구 모음입니다.

 

판다스는 마이크로소프트의 엑셀 스프레드시트 소프트웨어와 구글의 브라우저 스프레드시트 애플리케이션과 비슷합니다. 판다스가 특별한 이유는 바로 처리 능력과 사용자 생산성 사이의 균형이 좋기 때문인데요. 판다스는 밀리초 내에 백만 행의 데이터셋을 효율적으로 변환할 있고, 동시에 간단하고 직관적인 명령 집합을 제공하고 있습니다.

 

이번에 소개할 판다스 액션은 판다스의 기능을 상세하게 소개하고 다양한 데이터셋을 처리하는 방법을 안내합니다.

 

책은 참고 자료 활용할 있도록 장을 자체 데이터셋이 있는 독립적인 튜토리얼과 같이 작성되어 있는데요.

 

판다스 액션의 가장 장점은 장에서 공부한 개념을 연습할 있도록 마지막 부분에 코딩 챌린지로 연습문제와 해답, 장의 핵심 요약까지 완벽하게 코딩 연습과 정리까지 습니다.

 

또한, 판다스 액션은 크게 2 나눠 14 장으로 구성되어 있습니다.

 

1부는 판다스의 기본기를 다지기입니다. 판다스이 핵심 메커니즘과 가지 기본 자료구조인 1차원 Series 2차원 DataFrame 공부합니다.

 

1장에서는 판다스를 사용해 데이터를 분석하면 라이브러리로 무엇을 있는지 직관적으로 확인하고 라이브러리가 무엇을 있는지 전체적인 그림을 그려 있도록 개요 제공합니다.

 

2장과 3장에서는 Series 심층적으로 탐구하며, Series 처음부터 만드는 방법과 외부 데이터 셋을 가져오는 방법, 수학적, 통계적, 논리적 연산을 적용하는 방법을 살펴봅니다.

 

4장은 2차원 데이터 테이블인 DateFrame 소개하며, 이전 장에서 배운 개념을 새로운 자료구조에 적용하고 데이터를 조작하는 추가 방법을 소개합니다.

 

기본기 다지기 마지막인 5장에서는 논리적 기준 같음, 같지 않음, 비교, 포함, 포함, 제외 다양한 논리 조건을 사용해 DateFrame에서 행의 하위 집합을 필터링하는 방법을 소개합니다.

 

1부를 통해 박스오피스 매출부터 NBA 선수와 포켓몬스터에 이르기까지 다양한 주제를 다루는 8개의 데이터셋을 만나 있습니다. 판다스 라이브러리를 효율적으로 사용하기 위해 알아야 하는 기본적인 판다스 내용을 담고 있습니다.

 

2부는 판다스

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* 한빛미디어의 나는 리뷰어다 활동을 위해 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

개요: pandas

python 으로 데이터 분석을 하다보면 필수로 거치는 코스인 pandas. 이를 다루는 많은 글에서 팬더(panda)를 이미지로 활용하긴 하는데 panel data에서 유래되었다.

pandas는, 따로 공부를 하고 사용하기보단, 그때그때 하려는 내용을 검색해서 활용해도 문제가 없을 정도로 잘 짜여져 있다.

동시에 그렇기 때문에, pandas를 깊게 다루는 자료보다는 python, numpy와 세트로 같이 데이터 분석 (혹은 데이터 과학)이라는 키워드로 뭉뚱그려서 다루는 자료가 더 많이 알려져 있기도 하다.

만약 데이터 분석을 업무로 하고 있지만 “기술적인 관점에서"pandas에서 퍼포먼스를 올릴 수 있는 방법에 대한 고민을 하고 있는 사람이 있다면 이 책은 제일 괜찮은 자료가 될 것이라고 생각한다. (한국어로 된 자료 중에는)

 

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이 책의 저자

책에 대한 이야기를 하면서 저자에 대한 이야기를 제일 먼저 하려고 한다.

책을 읽기전에 나는 이런 생각을 했었다.

pandas는 이미 많은 사람들이 쓰는데 누가 pandas에 대한 책을 썼을까?

가장 잘 알고 있는 라이브러리 개발진은 메뉴얼까진 만들지만 책은 잘 안쓰는 특징이 있고, pandas에 대한 책을 쓰려면 당연히 pandas 사용 경험이 많아 어느 정도 잘 알면서 어떤 것이 현업 분석에서 어떻게 중요한 지, 이를 어떻게 delivery 해야 할지에 대해서도 잘 알고 있어야 하기 때문이다.

이 책의 저자는 python 에러에 고통 받고 있으면 와서 “아 그거 이렇게 바꾸면 됨 ㅎㅎ” 할 것 같은 분인데, udemy에서 33만명의 수강생을 가르친 업계의 큰 형님이시다. (사진 생략)

 

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이 책의 장점

  • 저자가 원래 엑셀로 분석을 해오다가 15년에 python으로 전환하면서 여러 시행착오를 겪은 분이기도 한데, 교육의 경험이 있는 분이다보니 책에서도 내용을 풀어가는 “문체”가 다른 딱딱한 기술 서적과는 꽤 다른 편이다. (번역도 괜찮다)
  • 책에서 다루는 내용들을 적절하게 따라 할 수 있는 예시 데이터상황. 그리고 코드 (with github)를 같이 제공하고 있다.
  • 매 단원마다 코딩 챌린지라는, 배운 내용을 실습해볼 수 있는 연습문제와 꽤 친절한 해설이 달린 해답을 제공한다. 해당 단원의 핵심 내용 요약도 제공한다…! (사진 생략)
  • Series 와 같은 기초 개념부터 export/import, pivot, pandas option 설정까지 pandas 와 연관된 개념을 다룬다. 책에서는 판다스 기본기 다지기판다스 응용하기라는 목차를 통해 구분하고 있는데 말 그대로 기본기와 응용기를 모두 다룬다고 봐도 좋다. (응용 중 일부는 기본기 부분으로 배치해도 좋을 것 같긴 하다)
  • 위에서 말한 것처럼 pandas는 다른 개념 (numpy, python 등)과 같이 활용 되는 경우가 많은데, 이 책에서도 이를 고려하여 부록이라는 이름으로 담아냈다. 부록만 120페이지이며, 메소드 체이닝, PEP, regexp, conda/env, faker 등의 오 이것까지? 싶은 내용들도 담고 있다.

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이 책의 특징

  • 다음 문장은 책의 본격적인 시작이라고 볼 수 있는, 2장(Series)의 2.1.1 클래스 및 인스턴스 단원의 첫 문장이다. (1장은 개요와 둘러보기)
클래스는 파이썬 객체의 청사진입니다. pd.Seires 클래스는 템플릿이며 이 템플릿을 가지고 구체적인 인스턴스를 생성해야합니다.

사람에 따라 이 문장에서 많은 느낌을 받을 수 만약 이 문장이 어떤 내용을 말하는지 이해하는 데 큰 어려움이 없다면 이 책은 추천할 만한 책이다. (책에 Seires라고 쓰여있다. 내 오타 아님)

그러나 컴공쪽에 배경지식이 없다면 첫 문장에서 클래스, 객체, 템플릿, 인스턴스 라는, 4개의 낯선 단어에 벽을 느낄 수도 있다. (한가지 다행인 점은 부록을 통해 이를 이해하는데 도움을 얻을 수 있으니, 사람에 따라 부록을 먼저 읽는 것이 괜찮은 방법일 수도 있다.)

 

저자도 대상 독자를 중급자로 권장하고 있다.

 

  • 다음 문장은 5.1 데이터셋과 메모리 최적화 단원의 일부이다.
10줄도 안되는 코드로 DataFrame의 메모리 사용량을 50% 이상 줄였습니다.
수백만 개의 행이 있는 데이터셋에 미칠 영향을 상상해보세요! 어마어마할 거에요.

데이터셋의 변수 타입을 바꾸는 등 몇가지 작업을 통해 메모리의 관점에서 최적화를 알려주는 내용을 다루고 있는데, 데이터에서 charactercategorical로 바꾸면 어떤 장점이 있고, 어떤 원리로 메모리 최적화 가능한 건지에 대해서 설명하고 있다.

개인적으로는 이 책은 꽤 많은 python 기반 분석가들에게 도움이 될 수 있다고 생각한다.

  • 엄밀히는 python의 특징에 가깝기도 한데, 콘솔 / 터미널 기반에서의 프로그래밍이 아닌 jupyter에서의 작업을 전제로 책의 내용이 서술되고 있다. 물론 부록에 설치방법이 나오긴 하지만 pandas를 활용하기 위해서 반드시 거쳐야 할 추가 단계가 있다는 것은 입문자-초급자에게는 꽤 고민이 되는 부분일 수도 있다.
  • 책이 22년 9월 1일에 나온 따끈따끈한 신작이다보니, 아직 아래 같은 오타가 조금 있다. 따라 하는 것이 목적이라 에러가 나면 곤란한 실행 코드는 github에 있기 때문에 큰 이슈는 아니긴 하다. (별도로 번역은 읽는데 전혀 지장이 없을 정도로 깔끔하다고 생각한다)
데이터 분석가에서 소프트웨어 엔제니어로 전향하면서…
소프트웨어 엔지니어링 분야에는 ‘중복 배제(Don’t repeat yourself, DRY)’라는 원리 있습니다.
pd.Seires 클래스는 템플릿이며 이 템플릿을 가지고 구체적인 인스턴스를 생성해야합니다.

 

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요약: 데이터 분석을 파이썬으로 하고 있다면, 스터디 해보기에 괜찮은 책

  • 아래는 (마찬가지로) 책에서 일부 발췌한 문장들이다.
조인의 여정에 ‘조인'해주셔서 감사합니다. 농담이에요!
시간을 배우러 가는데에 시간을 더 지체하면 안 되겠죠? 농담이에요. 민망하니까 어서 본론으로 넘어가겠습니다.
그래프가 데이터의 의미는 잘 표현했지만 레이블을 읽으려면 고개를 돌려야 한다는 단점이 있네요. 아이고 목이야.

즉, 위에서도 언급하긴 했지만 딱딱할 수 있는 기술 / 학습 도서이지만 저자와 역자의 엄청난 노력으로 내용을 부드럽게 풀어냈다. 이는 배경지식이 없는 사람이라도 스터디하기에 충분히 어려움이 없을 것이라고 생각한다.

단, 1장부터 차례로 공부하는 것보다는 참여자의 수준에 따라 순서를 조금 바꾸는 것을 권장한다. (책의 전체 페이지수는 587페이지, 정가는 38000원인데 충분한 가치가 있을 것이라고 생각한다)

 

  • 만약 python 기반으로 Data Analyst / Data Scientist 업무를 하고 있다면 (MLE / DE 쪽은 잘 모르겠다) 기술적인 성장에 꽤 도움이 될 책이라고 생각한다.

 

 

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빅데이터, 데이터 사이언스, AI 등등 데이터를 처리 가공해야 하는 분야가 각광받는 시대다.

파이썬은 그런 목적에 부합하는 프로그래밍 언어이다. 그리고 그 중에서도 많이 쓰이는 라이브러리는 판다스와 넘파이이다.

이 책은 판다스를 다루고 있다.

대상 독자는 이미 파이썬을 다루어 본 적이 있거나, 파이썬으로 데이터 분석에 대해 알고싶은 개발자이거나, 다른 데이터 분석 도구를 다루어 본적 있는 사람이다.

책의 내용은 크게 기본과 응용이라 할 수 있다.

챕터 1에서 5장까지는 판다스를 다루는 방법(기본)이다. 앞선 다섯개의 챕터를 바탕으로 챕터 6부터 14까지는 응용이라 볼 수 있다.

이후의 부록 A에서는 설치와 환경설정, B에서는 파이썬의 속성과정, C에서는 판다스와 함께 많이 쓰이는 라이브러리 넘파이 속성과정이 수록되어있다.

이 책에서 판다스 라이브러리를 통해 데이터를 처리, 가공, 분석하는 기술들을 연습해 실무에 적용하거나 사용한다면 많은 도움이 될 것이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

데이터 분석을 하는 입장에서, 판다스는 가장 중요한 파이썬 라이브러리 중 하나이다. 간단한 csv 데이터 처리부터 머신러닝, 딥러닝에 필요한 데이터프레임 처리까지 다양한 일을 할 수 있다.

 

특히, 수많은 데이터들이 넘쳐나는데 그것들을 깔끔한 형태로 가공하고, 필요한 행, 열들만 취사선택하는 법은 무엇보다 중요하다.

 

이 책에서는 이러한 판다스의 기본적인 사용법에 더해 Series, DataFrame type의 특성, 정렬, index를 통한 탐색 등 실제로 데이터 분석 작업시 사용할 만한 다양한 프로세스들을 소개하고 있다.

 

항상 구글링하면서 이를 찾고, 가물가물한 기억을 더듬어 가며 시도하는 나에게는 딱 맞는 책이었다.

 

가장 도움이 되었던 것은 각각의 dataframe을 연결하는 방법이었다. merge나 concat을 활용해 양옆으로, 또는 위아래로 데이터들을 이어붙이고, 파라미터에 따라 어떻게 데이터들 중 일부를, 또는 전체를 합칠지를 생각할 수 있는게 좋았다. 마치 벤 다이어그램이 생각났다.

 

또한 부록으로 기본적인 파이썬, 넘파이 코드나 여러 가지를 소개해 주고 있는데, 정규 표현식을 설명해준 것 또한 큰 도움이 되었다.

파일명을 통해 불러올 때나 column을 불러와서 처리할 때가 있는데, 이를 활용하여 특정 문자열을 검색하는 등 입맛에 맞는 데이터 추출을 할 수 있었다.

 

데이터 분석가는 일반적인 개발자와는 달리 데이터를 보는 눈과 도메인 지식이 필요한데, 이 책은 그 중 데이터를 보는 눈을 기르는 것과 처리 및 가공 실력을 키우는 데 큰 도움이 되었다. 실무에서 판다스를 이용해 데이터 분석하는 사람들에게 적극 추천한다.

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

 판다스 라이브러리는 데이터 분석가, AI 엔지니어, 마케터 등 직군을 불문하고 사랑받는 파이썬 라이브러리입니다. 하지만 판다스만을 중점적으로 다루는 책은 많지 않습니다. 파이썬 입문, 머신러닝 입문, 딥러닝 입문 등 여느 입문 책 사이에 조금씩 활용되지만, '판다스'라는 키워드를 yes24에 검색하면 이 책을 포함해 단 4권만이 판다스에 대해서만 다루고 있습니다. 


 저 또한 처음에는, 굳이 라이브러리 하나에 대해서 시간을 들여서 공부해야 할까? 모르는게 나오면 구글에 검색하면 되지 않을까? 라는 의구심이 들었습니다. 하지만 컴퓨터 사이언스와 마찬가지로 유통기한이 긴 지식들은 깊게 쌓아두면 좋을 것 같다. 라는 생각하에 이 책을 선택하게 되었습니다.

 



 이코노미스트는 2017년 의견서에 '세상에서 가장 가치있는 자원은 더이상 석유가 아니라 데이터이다.' 라고 언급하였습니다. 데이터는 근거이며, 근거는 상호 연결된 세계에서 점점 더 복잡해지는 문제를 해결하는 기업, 정부, 기관과 개인에게 매우 중요합니다. 


 이러한 데이터 작업을 위한 도구의 기술 생태계는 지난 10년 동안 엄청나게 성장했습니다. 판다스의 경쟁 도구로는 엑셀, 구글 스프레드시트, R, SAS 등이 있지만, 판다스가 특별한 이유는 바로 처리 능력과 사용자 생산성 사이의 균형이 좋기 때문입니다. C와 같은 저급 프로그래밍 언어를 사용하여 많은 계산량을 처리하기 때문에 판다스는 밀리초 내에 백만 행의 데이터셋을 효율적으로 변환할 수 있으며, 동시에 간단하고 직관적인 명령 집합을 제공합니다.





 1부의 5개의 장에서는 판다스 라이브러리로 무엇을 할 수 있는지 직관적으로 확인하고, 판다스의 핵심 메커니즘이자 두 가지 기본 자료구조인 1차원 Series와 2차원 DataFrame에 대해서 소개하고 있습니다. 1부만 다 보더라도 판다스의 토대를 마련할 수 있습니다.


 2부에서는 포춘 1000대 기업부터 노벨상 수상자까지 다양한 주제의 실제 데이터셋에서 MultiIndex, 그룹화, 조인, 시각화 등 판다스의 고급 기능들을 활용하여 문제를 해결하는 방법들을 소개하고 있습니다. 


 더불어 부록에서도 꽤나 흥미있는 내용을 다루고 있었습니다. 바로 faker라는 라이브러리입니다. [이름, 전화번호, 주소, 이메일] 등의 리스트를 생성할 수 있고, 임의의 숫자 데이터를 생성하는 넘파이와 함께 사용하면 모든 크기, 형태 유형의 데이터셋을 빠르게 생성할 수 있습니다. 이외에도 파이썬의 속성 과정, 정규 표현식 등을 다루고 있습니다.


 각 챕터별로 코딩 챌린지를 통해 단원에서 배운 내용들을 복습할 수 있고, 해답도 바로 뒤에 나와있어 출판사의 홈페이지에서 해답을 다운로드 하는 등의 불편함이 없었습니다.

 

 

 판다스는 유일하기 때문에 어쩔 수 없이 선택해야 하는 도구가 아니라 데이터 랭글링, 병합, 통계 계산 등 대부분의 데이터 분석 문제를 해결하는 강력하고 인기와 가치가 있는 솔루션입니다. 엑셀 또한 여전히 데이터를 빠르고 쉽게 처리하는 훌륭한 도구이며, SQL은 기능의 범위가 더 크고 데이터 관리를 중심으로 합니다. 


 판다스는 다른 현대 기술과 함께 사용할 수 있는 강력한 선택지이기 때문에, 주어진 상황에 따라 자신에게 맞는 적절한 도구를 선택하고 문제를 해결할 수 있었으면 좋겠습니다. 


 판다스를 깊이 있게 공부하고 싶으신 분들에게 추천하는 책입니다. 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

 

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