파이썬으로 배우는 데이터분석 입문
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
1장 파이썬 데이터 분석을 위한 개발 환경
1.1 구글 코랩
1.2 비주얼 스튜디오 코드
2장 파이썬 기초와 자료구조
2.1 파이썬 언어 기초
2.2 제어 흐름과 함수
2.3 표준 파이썬 기본 자료 구조
3장 과학용 컴퓨팅 패키지 numpy
3.1 패키지 numpy 개요와 자료형 ndarray 81
3.2 내장함수 arange( )와 linspace( ) 87
3.3 내장함수 zeros( )와 ones( ) , empty( ) 93
3.4 배열 연산 100
3.5 배열 슬라이싱과 형태 수정 107
3.6 브로드캐스팅 127
3.7 고급 색인
4장 다차원 배열 결합과 분리
4.1 배열 결합
4.2 배열의 분리
4.3 numpy의 난수와 다양한 함수
5장 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 기초
5.1 데이터 시각화 기초 207
5.2 맞춤형 figure 레이아웃 서브플롯 222
6장 테이블 분석 패키지 pandas
6.1 pandas 개요
6.2 데이터프레임 생성
6.3 DataFrame의 다양한 참조
7장 데이터프레임 정보와 검색 활용
7.1 데이터프레임 정보와 조건 검색
7.2 데이터프레임 정렬과 수정
8장 패키지 pydataset과 다양한 데이터 파일 활용
8.1 패키지 pydataset 활용
8.2 외부 파일 활용
9장 패키지 pydataset과 다양한 데이터 파일 활용
9.1 산점도와 막대 그래프
9.2 상자그림과 히스토그램
9.3 바이올린과 상관관계 시각화
1.1 구글 코랩
1.2 비주얼 스튜디오 코드
2장 파이썬 기초와 자료구조
2.1 파이썬 언어 기초
2.2 제어 흐름과 함수
2.3 표준 파이썬 기본 자료 구조
3장 과학용 컴퓨팅 패키지 numpy
3.1 패키지 numpy 개요와 자료형 ndarray 81
3.2 내장함수 arange( )와 linspace( ) 87
3.3 내장함수 zeros( )와 ones( ) , empty( ) 93
3.4 배열 연산 100
3.5 배열 슬라이싱과 형태 수정 107
3.6 브로드캐스팅 127
3.7 고급 색인
4장 다차원 배열 결합과 분리
4.1 배열 결합
4.2 배열의 분리
4.3 numpy의 난수와 다양한 함수
5장 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 기초
5.1 데이터 시각화 기초 207
5.2 맞춤형 figure 레이아웃 서브플롯 222
6장 테이블 분석 패키지 pandas
6.1 pandas 개요
6.2 데이터프레임 생성
6.3 DataFrame의 다양한 참조
7장 데이터프레임 정보와 검색 활용
7.1 데이터프레임 정보와 조건 검색
7.2 데이터프레임 정렬과 수정
8장 패키지 pydataset과 다양한 데이터 파일 활용
8.1 패키지 pydataset 활용
8.2 외부 파일 활용
9장 패키지 pydataset과 다양한 데이터 파일 활용
9.1 산점도와 막대 그래프
9.2 상자그림과 히스토그램
9.3 바이올린과 상관관계 시각화
저자
저자
강환수
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