바로 시작해 볼까요? 이 장에서는 Python 문법에 익숙해지고, 데이터를 Python 세션에 불러오는 방법, 그리고 비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터를 탐색하고 수정하는 방법을 배웁니다.

Python에 오신 것을 환영합니다!

패키지 임포트하기

데이터 불러오기

print()로 데이터 살펴보기

DataFrame와 메서드

head() 메서드

.info() 및 .describe() 메서드

.sort_values() 메서드

행 필터링과 열 생성

필터링

열 생성하기

모든 것을 종합해 봅시다

바로 시작하기

피벗 테이블은 능숙한 스프레드시트 사용자의 핵심 도구입니다. 이 장에서는 편리한 DataFrame 메서드를 사용해 Python에서 이 기능을 그대로 구현하는 데 집중하겠습니다.

그룹화와 합계: 피벗 테이블 입문

.sum()으로 순수 요약하기

.groupby()와 .sum() 함께 사용하기

값 요약과 정렬

여러 열로 그룹화하기

어떤 것이 리스트일까요?

지역별 영화 장르 성과

시니어는 무엇을 좋아할까요?

더 유용한 요약 도구

지역별 최다 판매 영화

평균 매출이 가장 높은 영화는?

Python으로 피벗하기

이 장에서는 한 워크북에서 여러 시트를 가져오고 관리하는 방법과, VLOOKUP에 해당하는 Python의 left join으로 시트들을 결합하는 방법에 대해 다룹니다.

여러 시트 다루기

pd.ExcelFile() 함수

.sheet_names 속성

.parse() 메서드

테이블을 합칠 준비하기

.str.lower() 및 .str.title()

.str.strip()

선택과 .drop()

병합: Python의 VLOOKUP

티켓 가격 병합하기

극장 위치 병합하기

모두 다시 합쳐 보기

이제 Python에서 데이터를 불러오고 조작할 수 있으니, 통찰을 다른 사람에게 쉽게 전달할 수 있도록 데이터 시각화에 초점을 옮겨 보겠습니다.

Python에서 시각화가 동작하는 방식

Python에서 그래프를 만드는 방법

최고 흥행 영화

막대그래프 만들어 가기

제목 추가하기

축에 레이블을 달아 보세요!

sns로 보기 좋게 다듬기

hue의 힘

hue 해석하기

시장별 장르

티켓 유형별 장르

마무리

데이터 시각화

Movie Theater Sales dataset

스프레드시트로 만든 기존 방식보다 더 나은 해결책을 찾고 계신가요? 그렇다면 ‘스프레드시트 사용자를 위한 Python’은 Python 언어를 시작하기에 딱 맞는 입문 과정입니다. 반복 작업을 자동화하고, 데이터를 더 깊이 탐구하며, 할 수 있는 일의 범위를 넓혀 가는 데 필요한 길잡이가 되어 드려요. 강의 전반에 걸쳐 익숙한 스프레드시트 함수와 기법을 Python과 연결해 설명하니, Python을 본격적으로 배워도 항상 친숙한 기준점을 가지실 수 있습니다.

Pivot Tables in Google Sheets

스프레드시트 함수와 기법을 활용해 Python을 탐구하세요!

스프레드시트 사용자를 위한 Python

일반적인 스프레드시트 함수와 기법에 대한 지식을 활용하여 파이썬을 탐구해 보세요! 

Python에서 시각화가 동작하는 방식

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