파이썬 데이터 전처리 및 탐색 라이브러리

교재 주문: https://bookk.co.kr/bookStore/646ad83b4222b24502d4077c

인프런 온라인 강의

데이터 분석 및 EDA를 위한 파이썬 라이브러리 : https://inf.run/iyRpV

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Repository files navigation

파이썬 데이터 전처리 및 탐색 라이브러리

About

Uh oh!

Releases

Packages

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 13 Commits
1장. N차원 배열 다루기 - 1절. 넘파이 패키지.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 1절. 넘파이 패키지.ipynb
1장. N차원 배열 다루기 - 2절. 넘파이 배열.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 2절. 넘파이 배열.ipynb
1장. N차원 배열 다루기 - 3절. 배열 합치기와 분할하기.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 3절. 배열 합치기와 분할하기.ipynb
1장. N차원 배열 다루기 - 4절. 복사와 뷰.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 4절. 복사와 뷰.ipynb
1장. N차원 배열 다루기 - 5절. 고급 인덱싱.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 5절. 고급 인덱싱.ipynb
1장. N차원 배열 다루기 - 6절. 선형대수학.ipynb		1장. N차원 배열 다루기 - 6절. 선형대수학.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 10절. 데이터 구조 변경.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 10절. 데이터 구조 변경.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 11절. 데이터프레임에 함수 적용하기.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 11절. 데이터프레임에 함수 적용하기.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 12절. 결측치 처리 및 변경하기.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 12절. 결측치 처리 및 변경하기.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 13절. 시리즈.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 13절. 시리즈.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 2절. 데이터프레임 만들기.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 2절. 데이터프레임 만들기.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 3절. 이름 지정하기.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 3절. 이름 지정하기.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 4절. 부분 데이터 조회.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 4절. 부분 데이터 조회.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 5절. 데이터 삭제 및 추가.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 5절. 데이터 삭제 및 추가.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 6절. 데이터프레임 병합과 연결.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 6절. 데이터프레임 병합과 연결.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 7절. 정렬.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 7절. 정렬.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 8절. 기초 통계 분석.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 8절. 기초 통계 분석.ipynb
2장. 데이터프레임과 시리즈 - 9절. 데이터 그룹화 및 집계.ipynb		2장. 데이터프레임과 시리즈 - 9절. 데이터 그룹화 및 집계.ipynb
3장. 데이터 시각화 - 2절. Matplotlib을 이용한 시각화 (2.5. 그래프 커스터마이징).ipynb		3장. 데이터 시각화 - 2절. Matplotlib을 이용한 시각화 (2.5. 그래프 커스터마이징).ipynb
3장. 데이터 시각화 - 2절. Matplotlib을 이용한 시각화.ipynb		3장. 데이터 시각화 - 2절. Matplotlib을 이용한 시각화.ipynb
3장. 데이터 시각화 - 3절. Seaborn을 이용한 시각화.ipynb		3장. 데이터 시각화 - 3절. Seaborn을 이용한 시각화.ipynb
4장. 웹데이터 수집 - 1절. 뷰티풀솝과 파서.ipynb		4장. 웹데이터 수집 - 1절. 뷰티풀솝과 파서.ipynb
4장. 웹데이터 수집 - 2절. requests를 이용한 웹 데이터 수집.ipynb		4장. 웹데이터 수집 - 2절. requests를 이용한 웹 데이터 수집.ipynb
4장. 웹데이터 수집 - 2절. urllib 사용하기.ipynb		4장. 웹데이터 수집 - 2절. urllib 사용하기.ipynb
4장. 웹데이터 수집 - 3절. Selenium을 이용한 웹 데이터 수집.ipynb		4장. 웹데이터 수집 - 3절. Selenium을 이용한 웹 데이터 수집.ipynb
5장. 텍스트 마이닝 - 1절. 텍스트 마이닝.ipynb		5장. 텍스트 마이닝 - 1절. 텍스트 마이닝.ipynb
5장. 텍스트 마이닝 - 2절. NLTK 자연어 처리 패키지.ipynb		5장. 텍스트 마이닝 - 2절. NLTK 자연어 처리 패키지.ipynb
5장. 텍스트 마이닝 - 3절. 한글 형태소 분석.ipynb		5장. 텍스트 마이닝 - 3절. 한글 형태소 분석.ipynb
5장. 텍스트 마이닝 - 4절. 워드 클라우드.ipynb		5장. 텍스트 마이닝 - 4절. 워드 클라우드.ipynb
5장. 텍스트 마이닝 - 5절. 연습문제(뉴스기사 크롤링 후 형태소분석과 워드 클라우드 그리기).ipynb		5장. 텍스트 마이닝 - 5절. 연습문제(뉴스기사 크롤링 후 형태소분석과 워드 클라우드 그리기).ipynb
6장. 연관분석 - 1절. 연관분석 개요.ipynb		6장. 연관분석 - 1절. 연관분석 개요.ipynb
6장. 연관분석 - 2절. 트랜잭션 데이터.ipynb		6장. 연관분석 - 2절. 트랜잭션 데이터.ipynb
6장. 연관분석 - 3절. 연관분석.ipynb		6장. 연관분석 - 3절. 연관분석.ipynb
6장. 연관분석 - 4절. 뉴스 기사 연관분석 실습.ipynb		6장. 연관분석 - 4절. 뉴스 기사 연관분석 실습.ipynb
6장. 연관분석 - 5절. 연습문제.ipynb		6장. 연관분석 - 5절. 연습문제.ipynb
JPype1-1.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl		JPype1-1.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
README.md		README.md
basket.csv		basket.csv
bestseller.csv		bestseller.csv
comment.csv		comment.csv
data_cust.zip		data_cust.zip
iris.csv		iris.csv
mybasket.csv		mybasket.csv
news.txt		news.txt
sample.html		sample.html
snowman.png		snowman.png
south_korea.png		south_korea.png
south_korea_4x.png		south_korea_4x.png
test.html		test.html
구매상품TR-D.csv		구매상품TR-D.csv

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

파이썬 데이터 전처리 및 탐색 라이브러리

About

Resources

Uh oh!

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Uh oh!

Contributors

Uh oh!

Languages

Packages