파이썬 데이터 정제 실전 가이드: 결측치·중복·이상치 처리와 범주형 인코딩 순서 정리
머신러닝에 들어가기 전 데이터를 다듬는 전 과정을 파이썬으로 따라가는 강의를 정리했다. 데이터 타입 교정과 중복 판정 기준, 결측치 처리 선택, 사분위수 기반 이상치 제거, 범주형 인코딩까지 실제 작업 순서를 다룬다.
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AI TOPIC
판다스 최신 뉴스와 핵심 해설
판다스 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
AI 파이썬 데이터 분석 실전 가이드: 주피터·판다스로 AI 변환 코드를 검증하는 워크플로우
AI에게 데이터 변환과 정리 코드를 맡기되, 통화 형식이 섞인 컬럼처럼 눈에 잘 띄지 않는 오류를 컬럼 통계와 데이터 뷰어 같은 시각화 도구로 직접 잡아내는 검증 중심의 파이썬 데이터 분석 워크플로우를 실무 예시와 함께 단계별로 정리했다.
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판다스 시리즈(Pandas Series) 기초 정리 – 생성·인덱싱·연산·통계 한눈에
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심 자료구조인 시리즈를 리스트·넘파이·딕셔너리로 만들고 인덱싱·슬라이싱·필터링·통계 연산까지 예제로 정리했습니다.
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판다스 데이터프레임 입문 가이드: 생성·loc/iloc 조회·불리언 인덱싱·CSV 저장
파이썬 데이터 분석 라이브러리 판다스의 핵심을 실습 중심으로 정리했다. 딕셔너리·리스트·넘파이 배열로 데이터프레임을 만들고 head·info·describe로 탐색하며, loc와 iloc의 차이, 불리언 인덱싱, 컬럼 추가·정렬, CSV 저장과 상관분석까지 단계별로 다룬다.
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판다스 merge 완전정복: inner·left·right·outer 조인 차이 정리
파이썬 판다스에서 두 데이터프레임을 합치는 네 가지 병합 방식을 예제로 설명한다. 부서 ID를 기준으로 inner·left·right·outer 병합이 각각 어떤 행을 남기고, 매칭되지 않는 값은 어떻게 결측치로 채워지는지 비교한다.
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파이썬 데이터 분석 입문: 넘파이·판다스·통계·시각화까지 데이터 사이언스 풀코스 정리
데이터 수집·정제부터 넘파이, 판다스, 통계, 시각화, 머신러닝, 데이터 윤리까지 파이썬 기반 데이터 분석 강좌의 핵심을 한국어로 정리했다. AI 시대 데이터 역량의 지도를 그린다.
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