이 장에서는 텍스트 데이터를 정제하고 검색하는 방법, 문자열에서 패턴을 추출하는 방법, 그리고 조건부 표현식으로 열을 변환하는 방법을 학습합니다.

표현식으로 데이터 변환하기

열 데이터 타입 변환하기

공백 제거하기

텍스트 열 연결하기

텍스트 검색과 추출

텍스트 검색

텍스트에서 문자열 추출하기

여러 패턴 한 번에 바꾸기

조건식 만들기

조건으로 고객 분류하기

여러 조건 연결하기

결측값 채우기

날짜를 파싱하고 조작하는 방법, 기간별로 데이터를 필터링하고 집계하는 방법, 롤링 및 누적 통계를 계산하는 방법을 배웁니다.

날짜 파싱과 조작

Datetime 문자열 파싱하기

시간(hour) 성분 추출하기

대여 기간 종료 시각 계산하기

기간별 필터링과 집계

특정 datetime 필터링

시간 범위로 필터링하기

주간 대여 총합 계산하기

롤링 및 누적 집계

이동 합계 계산하기

누적 대여 수 계산하기

여러 열에 대한 롤링 집계

그룹별로 데이터 변환하기

윈도 함수로 시간대별 총합 계산하기

시간대 평균으로부터의 차이 계산

창 함수로 여러 열을 기준으로 그룹화하기

시계열과 윈도 함수 다루기

이 장에서는 연결을 통한 DataFrame 결합, 단일 또는 다중 열 기준 조인, 조건 또는 가장 가까운 값에 기반한 행 매칭을 다룹니다.

DataFrame 이어 붙이기

지역별 매물 쌓아 합치기

플래그 열 추가하기

새 행을 효율적으로 추가하기

DataFrame 조인

호스트 정보 추가하기

고유 조합으로 매칭하기

모든 리스트 유지하기

두 DataFrame 모두에서의 누락 항목 찾기

조건 또는 가장 가까운 일치로 DataFrame 결합

숙소 목록을 예산 요청과 매칭하기

여러 조건으로 필터링하기

가장 가까운 가격 변경과 매칭하기

DataFrame 결합과 조인

재사용 가능한 사용자 지정 표현식을 만들고, 분위수와 고정 임계값으로 데이터를 범주화하며, 순위와 상관관계를 분석하는 방법을 배웁니다.

사용자 지정 변환 적용하기

스트리밍 수치를 십억 단위로 변환하기

재사용 가능한 표현식 만들기

사용자 정의 표현식 추가하기

분위수와 히스토그램 계산하기

스트리밍을 등급으로 구간화하기

순위와 상관관계 계산하기

동점 처리를 포함한 앨범 순위 매기기

상관행렬 만들기

describe로 만드는 사용자 지정 요약

마무리

사용자 지정 변환과 고급 분석

bikes

reviews

spotify

hotels

데이터 변환과 분석을 위한 중급 기법으로 Polars 실력을 한 단계 끌어올리세요. 텍스트를 정제하고 검색하는 방법, 롤링/윈도 함수로 시계열을 다루는 방법, 조인과 연결로 DataFrame을 결합하는 방법을 학습합니다. 재사용 가능한 사용자 지정 표현식도 만들고, 분위수, 히스토그램, 상관관계와 같은 고급 분석을 적용해 봅니다. 학습을 마치면 복잡한 데이터 워크플로도 자신 있게 처리할 수 있습니다.

Introduction to Polars

Intermediate Python for Developers

텍스트 조작, 롤링 통계, 데이터프레임 조인, 고급 분석으로 Polars를 확장하세요.

Polars로 하는 데이터 변환

텍스트 조작, 롤링 통계, DataFrame 조인, 고급 분석으로 Polars를 더 깊이 활용하세요.

표현식으로 데이터 변환하기

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