먼저 wide 형식과 long 형식의 개념, 그리고 각각의 장점을 이해해 봅시다. 그다음 데이터를 long에서 wide 형식으로 피벗하는 방법과, 큰 DataFrame에서 요약 통계를 구하는 방법을 배워요.

와이드 형식과 롱 형식의 데이터

Options

Long format

Wide format

Long 형식과 Wide 형식

선수 뒤집어 보기

pivot 메서드를 사용한 재구조화

피벗 메서드로 드리블하기

공격형일까요, 수비형일까요?

바로 직전 단계를 다시 해봐요!

피벗 테이블

이동 능력 복습하기

빅 매치 살펴보기

가장 키가 크고 가장 체중이 많이 나가는 선수

데이터 재구조화 소개

DataFrame을 wide 형식에서 long 형식으로 재구조화하는 기술을 마스터해 보세요. 이 장에서는 melt 메서드와 wide_to_long 함수를 사용하는 방법을 배우고, 이어서 문자열 열을 연결하거나 분리해 다루는 방법을 살펴봅니다.

melt로 재구조화하기

고딕 시대

평점이 전부는 아니에요

프랑켄슈타인, 도리언 그레이는 어떤가요?

wide_to_long 함수

황금기의 책

코드 해독하기

읽을 시간이에요, Katniss!

문자열 열 다루기

디스토피아라고 하셨나요?

당신의 평점은 무엇인가요, Harry?

초보적인 문제예요, 왓슨!

Wide와 Long 형식 간 변환

이 장에서는 다중 수준 인덱싱을 사용해 데이터 조작 역량을 한 단계 끌어올립니다. 행 인덱스의 레벨을 열 축으로, 또는 그 반대로 재배열하여 DataFrame을 재구조화하는 방법을 배워요. 또한 stacking과 unstacking 과정에서 발생하는 결측치를 처리하는 데 필요한 기술도 익힙니다.

DataFrame 쌓기 (Stacking)

통화 데이터를 스택하세요!

전화번호부 인덱스

문자 보내요!

DataFrame 언스태킹

International caller

다른 시간대 호출 살펴보기

음성사서함 정리하기

여러 수준 다루기

SIM 카드를 바꿔 보세요

Two many calls

결측치 처리

부재중 전화

스택을 놓치지 마세요

DataFrame 쌓기와 풀기

마지막으로, 재구조화 과정과 그룹화를 결합해 빠르게 데이터를 조작하는 방법을 배웁니다. 또한 목록 형태의 열을 변환하고, 중첩 JSON 파일처럼 복잡한 중첩 데이터를 처리하는 방법도 알아봅니다.

데이터 재구조화와 결합

패스트푸드 줄이기, 부탁해요!

오르기만 하는 경우

그룹 분석

목록 형태의 열 변환하기

모두 합쳐 보기

경계를 펼쳐 보기

익숙한 split

중첩 데이터를 DataFrame으로 읽어들이기

중첩된 영화 데이터

복잡한 영화 데이터

중첩 데이터 열 다루기

중첩 해제하기: 새 데이터

새를 버리지 마세요

마지막 리셰이프

고급 재구조화

Books data

Obesity data

FIFA players data

Customer churn data

데이터는 사람이 읽기 쉬운 형태이지만, 데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 자주 있습니다. 이런 때 pandas가 유용합니다. pandas는 DataFrame을 다양한 형식으로 재구조화할 수 있는 강력한 도구예요. 이 강의에서는 DataFrame에 포함된 문자열 열과 중첩 데이터를 다루는 방법을 배우며 데이터 과학자와 분석가로서의 역량을 키우게 됩니다. FIFA 선수 평점, 도서 리뷰, 이탈 분석(churn) 데이터 등 실제 데이터를 활용해, DataFrame을 wide 형식에서 long 형식으로 변환하고, 행과 열을 stack/unstack하며, 다중 인덱스 DataFrame의 기술 통계를 구하는 방법을 익혀요.

Data Manipulation with pandas

데이터프레임을 와이드에서 롱 포맷으로 변환하고, 행과 열을 스택/언스택하며, 멀티 인덱스를 다룹니다.

pandas로 데이터 재구조화하기

넓은 형식을 긴 형식으로 변환하고, 행·열을 stack/unstack하며, 멀티 인덱스 DataFrame을 효율적으로 다룹니다.

와이드 형식과 롱 형식의 데이터

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