파이썬 데이터 분석 입문 - 엑셀 및 CSV 파일 처리부터 데이터베이스 시각화 통계분석 자동화까지

엑셀의 한계를 넘어 파이썬을 이용한 데이터 분석으로

엑셀은 쉽고 직관적이지만 수백 개의 파일을 다루기는 무리다. 파이썬을 이용하면 엑셀의 한계를 넘어 다양한 형식의 데이터를
가공하고 수많은 파일을 분석할 수 있다. 이 책은 일반인을 위한 파이썬 기초부터 CSV, 엑셀, 데이터베이스의 데이터를 분석하
는 파이썬 코드 작성법까지 친절하게 알려준다. 파일 파싱, 그룹화, 통계 산출, 시각화에 필요한 각종 파이썬 라이브러리도 함
께 알아본다. 데이터 분석 고수가 되겠다는 의지가 있다면 프로그래밍 경험은 필요 없다.




CHAPTER 1 파이썬 기초
__1.1 파이썬 스크립트를 생성하는 방법
__1.2 파이썬 스크립트 실행 방법
__1.3 명령 줄에서 유용한 팁 몇 가지
__1.4 파이썬 기본 구성 요소
__1.5 텍스트 파일 읽기
__1.6 glob을 이용해 다수의 텍스트 파일 읽기
__1.7 텍스트 파일 쓰기
__1.8 print 문
__1.9 연습 문제

CHAPTER 2 CSV 파일
__2.1 기본 파이썬 대 팬더스
__2.2 CSV 파일 읽고 쓰기(파트1)
__2.3 기본 문자열 파싱이 실패하는 경우
__2.4 CSV 파일 읽고 쓰기(파트2)
__2.5 특정 행을 필터링하기
__2.6 특정 열 선택하기
__2.7 연속된 행 선택하기
__2.8 헤더 추가하기
__2.9 여러 개의 CSV 파일 읽기
__2.10 여러 파일의 데이터 합치기
__2.11 파일에서 데이터 값의 합계 및 평균 계산하기
__2.12 연습 문제

CHAPTER 3 엑셀 파일
__3.1 엑셀 통합 문서 내부 살펴보기
__3.2 단일 워크시트 처리
__3.3 통합 문서의 모든 워크시트 읽기
__3.4 엑셀 통합 문서에서 워크시트 집합 읽기
__3.5 여러 개의 통합 문서 처리하기
__3.6 연습 문제

CHAPTER 4 데이터베이스
__4.1 파이썬 내장 모듈 sqlite3
__4.2 MySQL 데이터베이스
__4.3 연습 문제

CHAPTER 5 응용 작업
__5.1 대량의 파일에서 원하는 집합 찾기
__5.2 CSV 파일에서 카테고리별 통계치 계산하기
__5.3 텍스트 파일에서 카테고리별 통계치 계산하기
__5.4 연습 문제

CHAPTER 6 데이터 시각화
__6.1 matplotlib
__6.2 팬더스
__6.3 ggplot
__6.4 seaborn

CHAPTER 7 기술통계와 모델링
__7.1 데이터셋
__7.2 와인 품질 데이터셋
__7.3 고객 이탈 데이터셋

CHAPTER 8 스크립트 자동 실행 예약하기
__8.1 작업 스케줄러(윈도우)
__8.2 크론 유틸리티(맥 OS 및 유닉스)

CHAPTER 9 더 공부할 것들
__9.1 추가 표준 라이브러리 모듈과 내장 함수
__9.2 파이썬 패키지 인덱스(PyPI) 추가 모듈
__9.3 추가 자료구조
__9.4 더 공부해야 할 것들