Python에서 데이터분석을 하기위해 가장 많이 쓰이는 라이브러리가 Pandas이다.
대부분의 데이터를 DataFrame의 형태로 다루기때문에 Pandas에서 제공하는 메서드들을 이용하면 분석을 통해 인사이트를 찾을 수 있다.
Pandas에서 제공하는 함수들이 많고, argument로 들어가는 값들도 많기 때문에 함수명만 보거나 눈과 손에 익숙하지 않으면 제대로 원하는 데이터분석을 하는것이 어렵다.
Python으로 데이터분석을 하는 사람을 위해 Pandas 사이트에서 기초적인 내용과 Pandas 사용법을 소개하고 있다.
Google에서 'Pandas'를 검색한 후 처음 나오는 사이트에 접속한다.
'Documentation'을 클릭하여 '10 minutes to pandas'를 클릭해준다.
(아래의 사이트클릭으로 접속 가능)
pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
10 minutes to pandas — pandas 1.2.1 documentation
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook. Time series pandas has simple, powerful, and efficient functionality for performing resampling operations during frequency conversion (e.
pandas.pydata.org
예시를 통해 pandas의 기본적인 활용법을 확인할 수 있고, 시각화까지 예시를 참고할 수 있다.
아, 그리고 분명 제목은 '10 minutes to pandas' 이지만 스크롤을 내려 양을 확인해 보면 절대 10분안에 끝낼 수 없이 코드가 많다.
Pandas의 기초이기 때문에 같이 코드를 작성해보면서 연습해보면 좋을것같아 추천한다.
그리고 옆에 pandas의 여러 활용들을 참고하면 pandas의 모든 것을 마스터할 수 있을것같다!
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