»ó¼¼Á¤º¸
¹Ì¸®º¸±â
Pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç½À 2/e
- ÀúÀÚ
- ½ºÅ×ÆÄ´Ï ¸ô¸° Àú/Àå±â½Ä,³ë¿ëȯ,±è°æȯ °ø¿ª
- ÃâÆÇ»ç
- ¿¡ÀÌÄÜÃâÆÇ»ç
- ÃâÆÇÀÏ
- 2023-01-06
- µî·ÏÀÏ
- 2023-07-11
- ÆÄÀÏÆ÷¸Ë
- PDF
- ÆÄÀÏÅ©±â
- 74MB
- °ø±Þ»ç
- YES24
- Áö¿ø±â±â
-
PC
PHONE
TABLET
À¥ºä¾î
ÇÁ·Î±×·¥ ¼öµ¿¼³Ä¡
ºä¾îÇÁ·Î±×·¥ ¼³Ä¡ ¾È³»
Ã¥¼Ò°³
pandas´Â ÆÄÀ̽㿡¼ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ» À§ÇÑ °·ÂÇÏ°í Àαâ ÀÖ´Â ¶óÀ̺귯¸®´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ÁÖ½Ä ½ÃÀå°ú ¸ðÀÇ ÇØÅ· ½Ãµµ, ±â»ó µ¿Çâ, ÁöÁø, ¿ÍÀÎ, õ¹®ÇÐ µ¥ÀÌÅÍ µî ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç½ÀÀ» Á¦°øÇÑ´Ù. pandas´Â Ç¥ Çü½ÄÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î ´Ù·ê ¼ö ÀÖ´Â ±â´ÉÀ» Á¦°øÇØ µ¥ÀÌÅÍ ·©±Û¸µ(data wrangling)°ú ½Ã°¢È¸¦ ½±°Ô ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹æ¹ýÀ» ¹è¿î ´ÙÀ½¿¡ ´Ù¾çÇÑ ÀÀ¿ë ÇÁ·Î±×·¥À» »ìÆ캻´Ù. ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö¸¦ ±¸ÃàÇÑ ´ÙÀ½, µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È¿Í µ¥ÀÌÅÍ ·©Å¬¸µ, ±×¸®°í ¸Ó½Å·¯´×À» À§ÇØ ³Î¸® »ç¿ëµÇ´Â Matplotlib¿Í Seaborn, ³ÑÆÄÀÌ(NumPy), Scikit-learn°ú °°Àº Ãß°¡ ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ ÁÖ°¡ ºÐ¼®, ÀÌ»ó ŽÁö, ȸ±Í, ±ºÁýÈ, ºÐ·ù ¹®Á¦¿¡ µµÀüÇÑ´Ù. ÀÌ Ã¥À» ÀÐÀ¸¸é ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¿©·¯ºÐ¸¸ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇÒ Áغñ°¡ µÅ ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù.
ÀúÀÚ¼Ò°³
´º¿å ºí·ë¹ö±× LPÀÇ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚÀÌÀÚ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¿£Áö´Ï¾î·Î¼ Á¤º¸º¸È£ ºÐ¾ß¿¡¼ ÀÌ»ó ŽÁö(anomaly detection)¿Í µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁýÀ» À§ÇÑ µµ±¸ °³¹ß, Áö½Ä °øÀ¯¿Í °°ÀÌ ¾î·Á¿î ¹®Á¦¸¦ ´ã´çÇÏ°í ÀÖ´Ù. AdTech¿Í FinTech »ê¾÷¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ, ÀÌ»ó ŽÁö ¼Ö·ç¼Ç ¼³°è, ¸Ó½Å·¯´×¿¡ R°ú ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÏ´Â µ¥ ¸¹Àº °æÇèÀÌ ÀÖÀ¸¸ç, Ä÷³ºñ¾Æ ´ëÇÐÀÇ ÈÄ Àç´Ü °ø°ú ¹× ÀÀ¿ë°úÇÐ ´ëÇÐ(Fu Foundation School of Engineering and Applied Science)¿¡¼ ¿î¿ë ¿¬±¸(OR, Operations Research)·Î ¼®»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾ÒÀ¸¸ç °æÁ¦Çаú ±â¾÷°¡ Á¤½Å ¹× Çõ½Å(entrepreneurship and innovation)À» ºÎÀü°øÇß´Ù. ¼¼°è¸¦ ¿©ÇàÇÏ°í, »õ·Î¿î ¿ä¸®¹ýÀ» °³¹ßÇϸç, »ç¶÷°ú ÄÄÇ»ÅÍ °£¿¡ »ç¿ëµÇ´Â »õ·Î¿î ¾ð¾î¸¦ ¹è¿ì´Â °ÍÀ» Áñ±ä´Ù.
¸ñÂ÷
1ºÎ. pandas ½ÃÀÛÇϱâ1Àå µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¼Ò°³__1Àå ±³Àç__µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±âÃÊ____µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý____µ¥ÀÌÅÍ ·©±Û¸µ____Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®____°á·Ð µµÃâ__Åë°è ±âÃÊ____Ç¥º» ÃßÃâ____±â¼úÅë°èÇÐ____Ãß·ÐÅë°èÇÐ__°¡»ó ȯ°æ ¼³Á¤Çϱâ____°¡»ó ȯ°æ____Çʼö ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö ¼³Ä¡Çϱâ____¿Ö pandasÀΰ¡?____ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á2Àå. pandas DataFrameÀ¸·Î ÀÛ¾÷Çϱâ__2Àå ±³Àç__pandas µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶____½Ã¸®Áî____À妽º____DataFrame__pandas DataFrame ¸¸µé±â____ÆÄÀ̽㠰´Ã¼·Î DataFrame ¸¸µé±â____ÆÄÀÏ·Î DataFrame ¸¸µé±â____µ¥ÀÌÅͺ£À̽º·Î DataFrame ¸¸µé±â____API¿¡¼ DataFrame ¸¸µé±â__DataFrame °´Ã¼ È®ÀÎÇϱâ____µ¥ÀÌÅÍ °Ë»çÇϱâ____µ¥ÀÌÅÍ ¼³¸í ¹× ¿ä¾àÇϱâ__µ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÎºÐÁýÇÕ ¼±ÅÃÇϱâ____¿ ¼±ÅÃÇϱâ____½½¶óÀ̽Ì____À妽Ì____ÇÊÅ͸µ__µ¥ÀÌÅÍ Ãß°¡ÇÏ°í Á¦°ÅÇϱâ____»õ·Î¿î µ¥ÀÌÅÍ ¸¸µé±â____¿øÇÏÁö ¾Ê´Â µ¥ÀÌÅÍ »èÁ¦Çϱâ__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á__µ¥ÀÌÅÍ2ºÎ. pandas·Î µ¥ÀÌÅͺм®Çϱâ3Àå. pandas·Î µ¥ÀÌÅÍ ·©±Û¸µÇϱâ__3Àå ±³Àç__µ¥ÀÌÅÍ ·©±Û¸µ ÀÌÇØÇϱâ____µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦____µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯____µ¥ÀÌÅÍ °È__±â¿Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ã°í ¼öÁýÇÏ°íÀÚ API »ç¿ëÇϱâ__µ¥ÀÌÅÍ Á¤Á¦____¿ À̸§ ¹Ù²Ù±â____À¯Çü º¯È¯____µ¥ÀÌÅÍ ÀçÁ¤·Ä, ÀçÀ妽Ì, Á¤·Ä__µ¥ÀÌÅÍ À籸¼ºÇϱâ____DataFrame ÀüÄ¡____DataFrame ÇǺ¸ÆÃ____DataFrame ¸áÆÃ__Áߺ¹, °áÃø, À¯È¿ÇÏÁö ¾ÊÀº µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â____¹®Á¦°¡ ÀÖ´Â µ¥ÀÌÅÍ Ã£±â____¹®Á¦ ¿ÏÈÇϱâ__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á4Àå. pandas DataFrame Áý°èÇϱâ__4Àå ±³Àç__DataFrameÀ» µ¥ÀÌÅͺ£À̽ºÃ³·³ ÀÛ¾÷Çϱâ____DataFrame ÁúÀÇÇϱâ____DataFrame º´ÇÕÇϱâ__µ¥ÀÌÅÍ °È¸¦ À§ÇÑ DataFrame ¿¬»ê____»ê¼ú°ú Åë°è____µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ»êÈ____ÇÔ¼ö Àû¿ëÇϱâ____À©µµ¿ì °è»ê__ÆÄÀÌÇÁ__µ¥ÀÌÅÍ Áý°è____DataFrame ¿ä¾àÇϱâ____±×·ìÀ¸·Î Áý°èÇϱâ____ÇǺ¿ Å×À̺í°ú ±³Â÷Ç¥__½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ·Î ÀÛ¾÷Çϱâ____½Ã°£À» ±âÁØÀ¸·Î ¼±ÅÃÇÏ°í ÇÊÅ͸µÇϱâ____½ÃÂ÷ µ¥ÀÌÅÍ À̵¿Çϱâ____Â÷ºÐ µ¥ÀÌÅÍ____ÀçÇ¥º»ÃßÃâ____½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ º´ÇÕÇϱâ__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á5Àå. pandas¿Í matplotlib¸¦ »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È__5Àå ±³Àç__matplotlib ¼Ò°³____±âÃÊ____±×¸² ±¸¼º ¿ä¼Ò____Ãß°¡ ¿É¼Ç__pandas·Î ±×¸² ±×¸®±â____½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ µû¸¥ º¯È____º¯¼ö °£ÀÇ °ü°è____ºÐÆ÷____°³¼ö¿Í ºóµµ¼ö__pandas.plotting ¸ðµâ____»êÆ÷Çà·Ä____½ÃÂ÷ ±×¸²____ÀÚ±â»ó°ü ±×¸²____º×½ºÆ®·¦ ±×¸²__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á6Àå. seaborn°ú »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ±â¼ú·Î ±×¸² ±×¸®±â__6Àå ±³Àç__seabornÀ¸·Î °í±Þ ±×¸² ±×¸®±â____¹üÁÖÇü µ¥ÀÌÅÍ____»ó°ü°ü°è¿Í È÷Æ®¸Ê____ȸ±Í±×¸²____ÆнÃÆÃ__matplotlib·Î ±×¸² Çü½Ä ÁöÁ¤Çϱâ____Á¦¸ñ°ú Ãà À̸§____¹ü·Ê____Ãà Çü½Ä ÁöÁ¤Çϱâ__½Ã°¢È »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇÇϱâ____ÂüÁ¶¼± Ãß°¡Çϱâ____À½¿µ ¿µ¿ª____ÁÖ¼®____»ö»ó____Áú°¨__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á3ºÎ. pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ½ÇÁ¦ ºÐ¼®7Àå. ±ÝÀ¶ ºÐ¼®-ºñÆ®ÄÚÀΰú ÁÖ½Ä ½ÃÀå__7Àå ±³Àç__ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö ¸¸µé±â____ÆÐÅ°Áö ±¸Á¶____stock_analysis ÆÐÅ°Áö °³¿ä____UML ´ÙÀ̾î±×·¥__±ÝÀ¶ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁýÇϱâ____StockReader Ŭ·¡½º____¾ßÈÄ! ±ÝÀ¶¿¡¼ °ú°Å µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁýÇϱâ__Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®____Visualizer Ŭ·¡½º Æйи®____ÁÖ°¡ ½Ã°¢ÈÇϱâ____´ÙÁß ÀÚ»ê ½Ã°¢ÈÇϱâ__±ÝÀ¶ »óÇ°ÀÇ ±â¼úÀû ºÐ¼®____StockAnalyzer Ŭ·¡½º____AssetGroupAnalyzer Ŭ·¡½º____ÀÚ»ê ºñ±³Çϱâ__°ú°Å µ¥ÀÌÅ͸¦ »ç¿ëÇÑ ¼öÀÍ·ü ¸ðµ¨¸µ____StockModeler Ŭ·¡½º____½Ã°è¿ ºÐÇØ____ARIMA____statsmodelsÀÇ ¼±Çüȸ±Í____¸ðµ¨ ºñ±³__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á8Àå. ±ÔÄ¢ ±â¹Ý ºñÁ¤»ó ÇàÀ§ ŽÁö__8Àå ±³Àç__·Î±×ÀÎ ½Ãµµ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç____°¡Á¤____login_attempt_simulator ÆÐÅ°Áö____Å͹̳ο¡¼ ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÇϱâ__Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®__±ÔÄ¢ ±â¹Ý ÀÌ»ó ŽÁö ±¸Çö____¹éºÐÀ² Â÷____Æ©Å° ¿ïŸ¸®____Z-Á¡¼ö____¼º´É Æò°¡__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á4ºÎ. scikit-learnÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¼Ò°³9Àå. ÆÄÀ̽㿡¼ ¸Ó½Å·¯´× ½ÃÀÛÇϱâ__9Àå ±³Àç__¸Ó½Å·¯´× °³¿ä____¸Ó½Å·¯´×ÀÇ Á¾·ù____ÀϹÝÀûÀÎ ÀÛ¾÷____ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´×Çϱâ__Ž»öÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®____·¹µå ¿ÍÀÎ Ç°Áú µ¥ÀÌÅÍ__ÈÀÌÆ® ¿ÍÀΰú ·¹µå ¿ÍÀÎÀÇ ÈÇÐ ¼ººÐ µ¥ÀÌÅÍ____Ç༺°ú ¿Ü°è Ç༺ µ¥ÀÌÅÍ__µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®____ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ¿Í Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ____µ¥ÀÌÅÍ Ã´µµÈ ¹× Áß½ÉÈ____µ¥ÀÌÅÍ ºÎÈ£È____´ëÄ¡____Ãß°¡ º¯È¯±â____µ¥ÀÌÅÍ ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸Ãà__±ºÁýÈ____k-Æò±Õ____±ºÁý °á°ú Æò°¡__ȸ±Í____¼±Çüȸ±Í____ȸ±Í °á°ú ºÐ¼®__ºÐ·ù____·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í____ºÐ·ù °á°ú Æò°¡__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á10Àå. ¿¹Ãø ´õ ÀßÇϱâ-¸ðµ¨ ÃÖÀûÈ __10Àå ±³Àç__°ÝÀÚ°Ë»öÀ» ÅëÇÑ ÃʸŰ³º¯¼ö Æ©´×__Ư¼º °øÇÐ____»óÈ£ÀÛ¿ë Ç×°ú ´ÙÇ×½Ä Æ¯¼º____Â÷¿øÃà¼Ò____Ư¼º ÇÕÁýÇÕ____Ư¼º Áß¿äµµ__¾Ó»óºí ¹æ¹ý____È®·ü½£____°æ»çºÎ½ºÆÃ____ÅõÇ¥__ºÐ·ù ¿¹Ãø ½Å·Úµµ °Ë»ç__°è±ÞºÒ±ÕÇü ÇØ°á____°ú¼ÒÇ¥º»ÃßÃâ____°ú´ëÇ¥º»ÃßÃâ__Á¤Ä¢È__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á11Àå. ¸Ó½Å·¯´× ±â¹Ý ºñÁ¤»ó ÇàÀ§ ŽÁö__11Àå ±³Àç__½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ·Î±×ÀÎ ½Ãµµ µ¥ÀÌÅÍ Å½»ö__ºñÁ¤»ó ÇàÀ§ ŽÁö¿¡ ºñÁöµµÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ë____°í¸³½£____±¹¼ÒƯÀÌÁ¡ÀÎÀÚ____¸ðµ¨ ºñ±³__ÁöµµÇнÀ ºñÁ¤»ó ÇàÀ§ ŽÁö ±¸Çö____±âÁØ ¼³Á¤____·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í__Çǵå¹é µÇµ¹¸²°ú ¿Â¶óÀÎÇнÀ ÅëÇÕ____PartialFitPipeline ÇÏÀ§ Ŭ·¡½º ¸¸µé±â____È®·üÀû °æ»çÇÏ° ºÐ·ù±â__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·á5ºÎ. Ãß°¡ ÀÚ·á12Àå. ³ª¾Æ°¥ ±æ__µ¥ÀÌÅÍ Ãâó____ÆÄÀ̽ã ÆÐÅ°Áö____µ¥ÀÌÅÍ °Ë»ö____API____À¥»çÀÌÆ®__µ¥ÀÌÅÍ ÀÛ¾÷ ¿¬½À__ÆÄÀ̽㠿¬½À__¿ä¾à__¿¬½À ¹®Á¦__Âü°í ÀÚ·áÇØ´äºÎ·Ï