코딩/머신러닝&데이터 분석 강의 썸네일형 리스트형 [머신러닝 인강] 14-1주차: Pandas DataFrame의 병합 (stack, unstack, Concat, Merge, join) 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 23. DataFrame의 그룹핑 - 04. stack, unstack 함수의 이해 및 활용하기 24. DataFrame의 병합과 조인 - 01. Concat 함수로 데이터 프레임 병합하기 25. DataFrame의 병합과 조인 - 02. Merge, join 함수로 데이터 프레임 병합하기 23. DataFrame의 그룹핑 - 04. stack, unstack 함수의 이해 및 활용하기 - stack & unstack stack: 컬럼 레벨에서 인덱스 레벨로 dataframe을 변경 (데이터를 쌓아 올리는 개념) unstack: 인덱스 레벨에서 컬럼 레벨로 dataframe을 변경 (stack의 반대 operation) 두 함수 다 parameter을.. 더보기 [머신러닝 인강] 패스트캠퍼스 머신러닝과 데이터 분석 A-Z올인원 패키지 Online 머신러닝 인강 챌린지 참여 후기 올해 2월 중순부터 머신러닝 인강을 들었는데요, 패스트캠퍼스에서 머신러닝 인강뿐만 아니라 데이터 분석까지 한꺼번에 공부할 수 있는 패키지 강의가 있어서 수강해봤습니다 ! 이번 포스팅에서는 13주간 학습한 데이터 분석 + 머신러닝 인강 그 후기에 대해 기록해보려고 합니다 ! 패스트 캠퍼스에서 머신러닝 인강을 찾던 중 '100% 환급 챌린지' 이벤트를 보게 되었는데요, 챌린지 시작일인 2월 중순부터 종료일인 5월 20일까지 매주 미션을 통과하고, 최종 미션까지 완료할 경우 수강료를 100% 환급받을 수 있는 챌린지였습니다. 환급 챌린지의 미션은 [주 2회 블로그에 강의 기록 남기기] 이고, 매주 미션을 통과한 사람들에게 최종미션인 [수강후기 작성] 참가 자격이 주어집니다. 한 포스팅 당 3개 이상의 클립을 .. 더보기 [머신러닝 인강] 13-2주차: Pandas DataFrame의 그룹핑 (group by, transform, pivot, pivot_table) 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 20. DataFrame의 그룹핑 - 01. DataFrame group by 이해하기 21. DataFrame의 그룹핑 - 02. transform 함수의 이해 및 활용하기 22. DataFrame의 그룹핑 - 03. pivot, pivot_table 함수의 이해 및 활용하기 이번 주차는 DataFrame의 그룹핑에 대해서 배워보는 시간이었습니다. 그룹핑이란 특정 column(feature, 변수)에 대해서 데이터를 묶어 처리를 하는 작업을 말합니다 ! >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 13-1주차: Pandas DataFrame 숫자 데이터, 범주형 데이터, 데이터의 전처리 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 17. DataFrame 타입이해 - 11. 숫자 데이터와 범주형 데이터의 이해 18. DataFrame 타입이해 - 12. 숫자 데이터의 범주형 데이터화 19. DataFrame 타입이해 - 13. 범주형 데이터 전처리 하기(one-hot encoding) 이번 주차는 DataFrame 타입의 이해 그 마지막 시간이었습니다. 존재하는 데이터는 크게 숫자형 / 범주형(category) 두 가지로 나눌 수 있는데, 숫자형 데이터를 범주형 데이터화, 범주형 데이터를 숫자형으로 전처리하는 법을 배워봤답니다. >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 12-2주차: Pandas DataFrame 새 컬럼 추가/삭제, 상관관계 계산, NaN 데이터 처리 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 14. DataFrame 타입이해 - 08. DataFrame에 새 column(컬럼) 추가_삭제하기 15. DataFrame 타입이해 - 09. DataFrame column(컬럼)간 상관관계 계산하기 16. DataFrame 타입이해 - 10. DataFrame NaN 데이터 처리 지난 시간에 이어 DataFrame 타입에 대한 이해 파트를 학습하고 있습니다. 이번 주차에는 DataFrame에 새 column을 추가 또는 삭제하는 법을 배우고 각 column 사이의 상관관계 계산, NaN 데이터를 처리하는 법까지 배웠습니다. >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 12-1주차: Pandas DataFrame 의 컬럼,데이터 선택하기 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 11. DataFrame 타입이해 - 05. DataFrame 원하는 column(컬럼)만 선택하기 12. DataFrame 타입이해 - 06. DataFrame 원하는 row(데이터)만 선택하기 13. DataFrame 타입이해 - 07. DataFrame Boolean Selection으로 데이터 선택하기 이번 주차에는 데이터 프레임의 원하는 row, column, 데이터를 선택하는 법에 대해서 알아보았습니다. >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 11-2주차: Pandas DataFrame 의 이해 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 07. DataFrame 타입이해 - 01. DataFrame 데이터 살펴보기 08. DataFrame 타입이해 - 02. DataFrame 구조 이해하기 09. DataFrame 타입이해 - 03. DataFrame 데이터 생성하기 10. DataFrame 타입이해 - 04. 샘플 csv 데이터로 DataFrame 데이터 생성하기 저번 주차의 Series 데이터에 이어 pandas의 대표적인 객체라 할 수 있는 DataFrame에 대해 알아보았습니다. Series가 1차원 배열의 데이터를 나타내는 객체라면 DataFrame은 Series 2차원으로 확대된 버전이라고 할 수 있습니다. >>수강 인증샷 더보기 [머신러닝 인강] 11-1주차: Series 연산, boolean selection, 슬라이싱 04. 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) 04. Series 타입의 이해 - 03. Series 데이터 연산하기 05. Series 타입의 이해 - 04. Series 데이터 Boolean Selection으로 데이터 선택하기 06. Series 타입의 이해 - 05. Series 데이터 변경 & 슬라이싱 하기 이번 주차에는 Series 데이터 간의 연산, boolean selection으로 데이터 선택, 데이터 변경 그리고 슬라이싱까지 배워보는 시간이었습니다. >>수강 인증샷5] : boolean Series를 기존 Series의 index로 사용해 boolean selection (Series에서 조건에 해당하는 값만을 select) s.index > 5 #index값을 기준으로 비교 .. 더보기 이전 1 2 3 4 다음 반응형
