하나의 Jupyter Notebook에 담긴 100개의 번호별 연습 문제로 Pandas 실전 능력을 키웁니다. 앞의 50개는 Series와 DataFrame 생성, 선택, 계산, 결측값, 문자열, CSV·Excel 등 일상적인 기초를 다루고, 후반부는 시간 인덱스, MultiIndex, 그룹화, 피벗 테이블, 범주형 데이터, 정리, 전처리, 그래프로 이어집니다.
모든 문제에는 실행 가능한 코드가 있으며 대부분은 작업을 다시 작성하거나 수정할 수 있는 빈 셀이 뒤따릅니다. 작은 데이터를 Notebook 안에서 만들기 때문에 더 큰 분석에 결합하기 전에 개별 Pandas 기법에 집중할 수 있습니다.
학습 내용
- Pandas
Series생성, 인덱싱, 슬라이싱, 수정, 계산하기 - NumPy 배열과 딕셔너리에서
DataFrame구성 및 검사하기 - 표 데이터를 선택, 정렬, 복사, 집계하고 조건으로 조회하기
- 결측값을 채우거나 제거하고 벡터화 문자열 변환 적용하기
- Notebook에서 CSV와 Excel 데이터 읽고 쓰기
- 날짜, 시간대, MultiIndex, 그룹화, 피벗 테이블 다루기
- 불규칙한 열 정리, 중복 제거, 범주화, 수치 정규화 수행하기
- Pandas 객체에서 선, 산점도, 막대 그래프 만들기
추천 대상
Pandas를 충분히 연습하려는 Python 학습자와 일반적인 표 조작 패턴을 강화하려는 데이터 학습자에게 적합합니다. 초보자는 전반부를 순서대로 진행하고, 경험자는 후반부에서 특정 심화 주제를 선택할 수 있습니다.
선수 지식: 리스트, 딕셔너리, 함수, 간단한 NumPy 배열을 포함한 Python 기초를 권장합니다. 실행 예제가 제공되므로 Pandas 경험은 필수가 아닙니다.
학습 환경: Ubuntu 22.04 기반 브라우저 Jupyter Notebook에 100개 문제가 모두 있으며 CSV, Excel, 인라인 그래프를 지원합니다. 데이터는 Notebook 안에서 생성되므로 외부 데이터셋이나 로컬 설치가 필요하지 않습니다.
자주 묻는 질문
해답이 포함되어 있나요?
네. 모든 번호별 문제에 실행 코드가 있고 대부분 옆에 빈 연습 셀이 있습니다. 효과적인 학습을 위해 제공된 구현을 보기 전에 작업을 예상하거나 직접 작성해 보세요.
답안이 자동으로 검사되나요?
아니요. 실습 안내에는 Notebook 작업을 자동 검증할 수 없다고 명시되어 있습니다. 각 셀을 실행하고 결과 객체나 그래프를 살펴본 뒤 제시된 동작과 비교해야 합니다.
100개 문제를 모두 순서대로 풀어야 하나요?
앞의 50개는 기초를 자연스럽게 발전시킵니다. 51~100번은 심화 주제이며 여러 영역이 선택 사항이므로 경험자는 시계열, 피벗, 데이터 정리, 시각화 등을 골라 학습할 수 있습니다.
대규모 실제 데이터셋이나 하나의 완성 프로젝트를 사용하나요?
아니요. 작은 자체 포함 예제로 개별 Pandas 작업을 분리해 연습합니다. 외부 데이터셋의 엔드투엔드 분석보다 폭넓은 반복 학습이 목적입니다.
