9개의 안내형 Beginner 실습과 검증 가능한 45개 코딩 단계로 Pandas 핵심 워크플로를 배웁니다. 가져오기와 간단한 Series에서 시작해 DataFrame 생성, CSV 읽기, 행 선택·필터링, 표 정렬, 일반적인 데이터 정리, 통계 계산, 레코드 그룹화로 발전합니다.
각 실습은 작은 데이터와 명확한 작업에 집중합니다. Python 스크립트를 편집하고 터미널에서 실행한 뒤 출력을 확인하고 다음 단계 전 검사를 완료합니다. 처음부터 열린 분석 프로젝트를 설계하지 않고도 안정적인 표 처리 습관을 기를 수 있습니다.
학습 내용
- Pandas를 가져오고
Series와DataFrame생성, 접근, 검사하기 - 딕셔너리에서 열과 인덱스 레이블을 지정해 DataFrame 만들기
- 주석, 헤더, 사용자 결측값 표식을 처리하며 CSV 읽기
- 대괄호,
loc,iloc, 레이블 슬라이스로 행과 열 선택하기 - 불리언 조건, 결합 표현식,
isin,notnull로 필터링하기 - 한 개 또는 여러 열로 정렬하고 방향과 인덱스 관리하기
- 결측값 삭제·채우기, 중복 제거, 열 이름 변경, 타입 변환으로 정리하기
- 기술 통계를 계산하고
groupby와agg로 그룹 요약하기
추천 대상
Pandas를 처음 체계적으로 배우는 Python 초보자와 열린 데이터 분석 전에 안내형 연습을 원하는 학습자에게 적합합니다. 짧은 설명, 작은 데이터, 매 단계 검사를 선호한다면 특히 유용합니다.
선수 지식: 변수, 리스트, 딕셔너리, 스크립트 실행을 포함한 Python 기초가 필요합니다. Pandas 경험은 요구되지 않습니다.
학습 환경: 9개 실습은 Ubuntu 22.04 WebIDE, 시작용 .py 파일, 터미널, 메모리 표와 필요할 때의 로컬 CSV 2개를 제공합니다. 45개 단계 모두에 검사가 있으며 로컬 설정이나 외부 계정은 필요하지 않습니다.
자주 묻는 질문
100 Pandas Exercises 과정과 어떻게 다른가요?
이 과정은 설명과 단계 검사가 있는 9개의 안내형 실습입니다. 100문제 과정은 답안과 더 넓은 심화 범위를 가진 자기주도 Notebook이므로 초보자에게는 이 과정이 더 좋은 출발점입니다.
Jupyter Notebook을 사용하나요?
아니요. 브라우저 WebIDE에서 일반 Python 파일을 편집하고 터미널에서 실행하여 스크립트 기반 Pandas 워크플로를 연습합니다.
과정 범위에 없는 주제는 무엇인가요?
조인이나 병합, 피벗 테이블, 시계열, Excel, 그래프는 다루지 않습니다. DataFrame 선택, 정리, 통계, 그룹화 기초에 집중합니다.
외부 또는 대규모 실제 데이터셋을 사용하나요?
아니요. 시작 스크립트의 작은 표와 학생·결측값 예제를 위한 로컬 CSV 2개를 사용합니다. 다운로드, 클라우드 계정, 외부 서비스는 없습니다.
