Python의 가장 중요한 데이터 타입(정수, 부동소수점, 문자열, 불리언)과 데이터 구조(리스트, 딕셔너리, numpy 배열, pandas DataFrame)를 배우고 R과 어떻게 비교되는지 알아봐요. 

소개

대입과 데이터 타입

문자열로 하는 산술

컨테이너 - 리스트와 딕셔너리

리스트 (Lists)

Dictionaries

함수, 메서드, 그리고 라이브러리

메서드

NumPy 배열

Pandas DataFrames

기초

이 장에서는 제어 흐름문(if-else if-else), for 반복문을 다루고, Python에서 직접 함수를 작성하는 방법을 배웁니다!

제어 흐름과 반복문

제어 흐름

반복문

함수

개인별 폭음 여부 함수

일반적 폭음 판단 함수

람다 함수

컴프리헨션

함수 매핑하기

리스트 컴프리헨션

딕셔너리 컴프리헨션

제어 흐름, 반복문, 함수

이 장에서는 가장 중요한 Python 라이브러리 중 하나인 Pandas를 더 깊이 학습합니다. DataFrame뿐 아니라, pandas가 제공하는 다양한 데이터 조작 함수와 메서드도 살펴봅니다. 

pandas에서 데이터 선택하기

열 선택하기

행 선택하기

행과 열 선택하기

데이터 타입

정수와 실수

문자열

범주형(Category)

Dates (I)

Dates (II)

고급 Pandas

결측값

Groupby

Tidy data

Pandas

Python의 풍부한 시각화 라이브러리 생태계를 배웁니다. 이 장에서는 Python의 핵심 시각화 라이브러리인 matplotlib과 함께 pandas, seaborn 라이브러리를 다룹니다. 

pandas로 바로 그리기

pandas에서의 단변량 플롯

pandas에서의 이변량 플롯

Seaborn

seaborn의 단변량 플롯

seaborn에서의 이변량 플롯

seaborn에서의 패싯 플롯

Matplotlib

matplotlib에서 단변량 및 이변량 플롯

matplotlib의 서브피겨(Subfigures)

Axes 다루기

도표 다듬기

시각화

마지막 캡스톤에서는 NYC Flights 2013 데이터셋에 Python 실력을 적용해 봅니다.

NYC 항공편 데이터

여러 데이터 파일 불러오기

탐색하기

데이터 조작하기

날짜 다시 코딩하기

Groupby 집계

플롯

더미 변수

마무리

캡스톤

Flights (sample)

Inflammation

NYC Flights 2013

Tips

Country timeseries

Air quality

Python과 R은 "Machine Learning 시대"에 폭발적으로 인기를 얻었습니다. 두 언어 모두 배우고 쓰기 쉬운 고수준 언어예요. 어떤 언어를 쓰는지는 여러분의 배경과 학습/업무 분야에 따라 달라집니다. R은 통계학자를 위해, 통계학자에 의해 만들어진 언어인 반면, Python은 보다 범용 프로그래밍 언어입니다. 배경과 상관없이, 특정 알고리즘이 한 언어에는 구현되어 있고 다른 언어에는 없거나, 어떤 기능의 문서가 더 잘 정리되어 있거나, 단순히 여러분이 찾은 온라인 튜토리얼이 R이 아니라 Python을 사용하는 경우가 있습니다.

이런 상황에서는 R 사용자가 작업을 완료하기 위해 Python에서 일하거나, Python에서 구현된 방식을 이해해 R로 옮겨야 합니다. 이 강의는 R과 Python 사이의 언어 장벽을 넘어설 수 있도록 도와드립니다.

Introduction to Writing Functions in R

이 과정은 R 사용자들이 Python을 빠르게 배우기 위한 것입니다!

컨테이너 - 리스트와 딕셔너리

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