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파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석

영화 평점, 이름통계, 선거 데이터 등 실사례 사용 | 2 판
웨스 맥키니 저자(글) · 김영근 번역
한빛미디어 · 2019년 05월 20일
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빅데이터 분석에 관한 가장 완벽한 교재!
이 책은 NumPy, pandas, matplotlib, IPython, Jupyter 등 다양한 파이썬 라이브러리를 사용해서 효과적으로 데이터를 분석하는 방법을 알려준다. pandas의 새로운 기능뿐만 아니라 메모리 사용량을 줄이고 성능을 개선하는 고급 사용법까지 다룬다. 또한 모델링 도구인 statsmodels와 scikit-learn 라이브러리도 소개한다. 연대별 이름 통계 자료, 미 대선 데이터베이스 자료 등 실사례로 따라 하다 보면 어느덧 여러분도 데이터에 알맞게 접근하고 효과적으로 분석하는 전문가가 될 것이다.

작가정보

저자(글) 웨스 맥키니

뉴욕에서 활동하는 소프트웨어 개발자이자 기업가다. 2007년 MIT 수학과 학부 과정을 마치고 코네티컷 주 그린위치에 있는 AQR 캐피탈 매니지먼트에서 금융 분석가로 근무했다. 복잡하고 느린 데이터 분석 툴에 실망하여 2008년 파이썬을 배우면서 pandas 프로젝트를 시작했다. 파이썬 데이터 커뮤니티의 활발한 일원이며 데이터 분석, 금융, 통계 계산 애플리케이션에서 파이썬 사용을 독려하고 있다.
창업한 DataPad가 2014년 클라우데라에 인수된 이후 빅데이터 기술에 집중했으며 아파치 소프트웨어 재단의 프로젝트인 아파치 애로우와 아파치 파케이의 Project Management Committee(프로젝트 관리 위원)로 합류했다. 2016년에는 뉴욕에 위치한 투시그마 투자사로 옮겨 오픈소스를 활용해 빠르고 쉬운 데이터 분석 환경을 만드는 데 노력을 기울이고 있다.

번역 김영근

애플 II에서 BASIC으로 프로그래밍을 시작했고, 장래 희망을 항상 프로그래머라고 말하고 다니다 정신 차리고 보니 어느덧 20년 차 중년(?) 개발자가 되었다. 리눅스 커뮤니티에서 오랫동안 활동했으며 임베디드부터 미들웨어, 웹, 스마트폰 애플리케이션에 이르기까지 다양한 분야에서 개발했다. 아시아인 최초로 파이썬 소프트웨어 재단 이사로 활동했으며 2014년 첫 ‘PyCon 한국’을 개최했다. 한빛미디어에서 『리눅스 시스템 프로그래밍(개정2판)』, 『고성능 파이썬』을 번역했다.

목차

  • CHAPTER 1 시작하기 전에
    __1.1 이 책에서 다루는 내용
    __1.2 왜 데이터 분석에 파이썬을 사용하나
    __1.3 필수 파이썬 라이브러리
    __1.4 설치 및 설정
    __1.5 커뮤니티와 컨퍼런스
    __1.6 이 책을 살펴보는 방법

    CHAPTER 2 파이썬 언어의 기본, IPython, 주피터 노트북
    __2.1 파이썬 인터프리터
    __2.2 IPython 기초
    __2.3 파이썬 기초

    CHAPTER 3 내장 자료구조, 함수, 파일
    __3.1 자료구조와 순차 자료형
    __3.2 함수
    __3.3 파일과 운영체제
    __3.4 마치며

    CHAPTER 4 NumPy 기본: 배열과 벡터 연산
    __4.1 NumPy ndarray: 다차원 배열 객체
    __4.2 유니버설 함수: 배열의 각 원소를 빠르게 처리하는 함수
    __4.3 배열을 이용한 배열지향 프로그래밍
    __4.4 배열 데이터의 파일 입출력
    __4.5 선형대수
    __4.6 난수 생성
    __4.7 계단 오르내리기 예제
    __4.8 마치며

    CHAPTER 5 pandas 시작하기
    __5.1 pandas 자료구조 소개
    __5.2 핵심 기능
    __5.3 기술 통계 계산과 요약
    __5.4 마치며

    CHAPTER 6 데이터 로딩과 저장, 파일 형식
    __6.1 텍스트 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법
    __6.2 이진 데이터 형식
    __6.3 웹 API와 함께 사용하기
    __6.4 데이터베이스와 함께 사용하기
    __6.5 마치며

    CHAPTER 7 데이터 정제 및 준비
    __7.1 누락된 데이터 처리하기
    __7.2 데이터 변형
    __7.3 문자열 다루기
    __7.4 마치며

    CHAPTER 8 데이터 준비하기: 조인, 병합, 변형
    __8.1 계층적 색인
    __8.2 데이터 합치기
    __8.3 재형성과 피벗
    __8.4 마치며

    CHAPTER 9 그래프와 시각화
    __9.1 matplotlib API 간략하게 살펴보기
    __9.2 pandas에서 seaborn으로 그래프 그리기
    __9.3 다른 파이썬 시각화 도구
    __9.4 마치며

    CHAPTER 10 데이터 집계와 그룹 연산
    __10.1 GroupBy 메카닉
    __10.2 데이터 집계
    __10.3 Apply: 일반적인 분리-적용-병합
    __10.4 피벗테이블과 교차일람표
    __10.5 마치며

    CHAPTER 11 시계열
    __11.1 날짜, 시간 자료형, 도구
    __11.2 시계열 기초
    __11.3 날짜 범위, 빈도, 이동
    __11.4 시간대 다루기
    __11.5 기간과 기간 연산
    __11.6 리샘플링과 빈도 변환
    __11.7 이동창 함수
    __11.8 마치며

    CHAPTER 12 고급 pandas
    __12.1 Categorical 데이터
    __12.2 고급 GroupBy 사용
    __12.3 메서드 연결 기법
    __12.4 마치며

    CHAPTER 13 파이썬 모델링 라이브러리
    __13.1 pandas와 모델 코드의 인터페이스
    __13.2 Patsy를 이용해서 모델 생성하기
    __13.3 statsmodels 소개
    __13.4 scikit-learn 소개
    __13.5 더 공부하기

    CHAPTER 14 데이터 분석 예제
    __14.1 Bit.ly의 1.USA.gov 데이터
    __14.2 MovieLens의 영화 평점 데이터
    __14.3 신생아 이름
    __14.4 미국농무부 영양소 정보
    __14.5 2012년 연방선거관리위원회 데이터베이스
    __14.6 마치며

    APPENDIX A 고급 NumPy
    __A.1 ndarray 객체 구조
    __A.2 고급 배열 조작 기법
    __A.3 브로드캐스팅
    __A.4 고급 ufunc 사용법 .
    __A.5 구조화된 배열과 레코드 배열
    __A.6 정렬에 관하여
    __A.7 umba를 이용하여 빠른 NumPy 함수 작성하기
    __A.8 고급 배열 입출력
    __A.9 성능 팁

    APPENDIX B IPython 시스템 더 알아보기
    __B.1 명령어 히스토리 사용하기
    __B.2 운영체제와 함께 사용하기
    __B.3 소프트웨어 개발 도구
    __B.4 IPython을 이용한 생산적인 코드 개발에 관한 팁
    __B.5 IPython 고급 기능
    __B.6 마치며

추천사

  • “이미 필독서가 된 이 책이 업그레이드되었다. 2판에는 파이썬 3.6부터 pandas 최신 기능에 이르기까지 이 책의 가치를 더 향상시킬 내용이 담겼다. 왜 파이썬 라이브러리인지, 이 도구들을 어떻게 다뤄야 하는지 설명해 독자가 새롭고 창의적인 방식으로 효율적인 사용법을 익히도록 도와준다.”
    [(Fernando P?rez)_ IPython 창시자, UC 버클리 통계학과 조교수]

출판사 서평

★ 『파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석』 드디어 개정!
이 책의 초판이 출간된 2012년은 pandas 개발 초기로, 파이썬용 오픈소스 데이터 분석 라이브러리가 흔하지 않았습니다. 이번에 pandas의 새로운 기능과 5년여간의 세월이 흐르는 동안 낡았거나 사용법이 바뀐 내용을 모두 반영하여 책 전반을 다시 다듬었습니다. 또한 당시에는 존재하지 않았거나 책에 싣기에는 불안했던 갓 나온 도구들을 새로 소개하는 내용을 추가했습니다. 2판의 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.

● 모든 코드를 파이썬 3.6 기반으로 수정
● 아나콘다 파이썬 배포판과 몇몇 필수 파이썬 패키지로 설치
● 최신 pandas 라이브러리 사용
● pandas 고급 사용법과 사용팁 추가
● statsmodels와 scikit-learn 라이브러리 소개

★ 이 책에서 다루는 내용
이 책은 파이썬으로 데이터를 다루는 다양하고 기본적인 방법을 소개합니다. 그러기 위해 파이썬 프로그래밍 언어의 일부와 데이터 분석 문제를 효율적으로 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 라이브러리를 다룹니다. ‘데이터 분석’이 이 책의 제목이긴 하지만 데이터 분석 방법론이 아니라 파이썬 프로그래밍, 라이브러리, 도구에 집중합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

● IPython 셸, 주피터 노트북 사용하기
● NumPy 기본 및 고급 기능 알아보기
● pandas로 데이터 분석 입문하기
● 유연한 도구를 사용해 데이터 로딩, 정제, 조인, 병합, 변형하기
● matplotlib으로 유용한 시각화 만들기
● pandas groupby 기능을 적용해 데이터를 나누고 요약하기
● 시계열 데이터 분석 및 조작하기

기본정보

상품정보
ISBN 9791162241905 ( 116224190X )
발행(출시)일자 2019년 05월 20일
쪽수 664쪽
크기
182 * 234 * 30 mm / 1170 g
총권수 1권
원서명/저자명 Python for data analysis/McKinney, Wes
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도서 소득공제 안내

  • 도서 소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
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2 판
한달 후 리뷰
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작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
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하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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