데이터 분석을 위한 데이터 재구조화

개요

데이터 재구조화는 데이터 분석과 처리 과정에서 원하는 형태로 데이터를 변환하여 효율적인 분석을 가능하게 합니다. 다양한 데이터를 결합하고, 분석 목적에 맞게 데이터를 변형하는 과정은 경진대회, 실무를 막론하고 자주 사용됩니다.

이번 교재에서는 데이터 재구조화의 개념을 학습하고, 실제 예제를 통해 이를 적용해 봅니다. 데이터프레임을 결합하고 병합하는 방법부터 데이터를 요약 및 집계하는 기술, 그리고 다양한 형태로 데이터를 변환하여 필요한 구조로 재구성하는 방법까지 다룹니다.

이 과정을 통해 데이터프레임을 효과적으로 결합하고 병합하며, 복잡한 데이터를 분석하기 쉬운 형태로 만들 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 최종적으로는 데이터를 자유롭게 변환할 수 있게 됩니다.

학습 목표

스테이지 1: 데이터프레임 결합 및 병합 방법 습득 스테이지 1에서는 데이터프레임을 가로(열 방향)와 세로(행 방향)로 결합하는 방법을 배우게 됩니다. 또한, 데이터를 특정 기준에 따라 병합하여 하나의 통합된 데이터프레임을 만드는 기술을 익힙니다. 이를 통해 분산된 데이터를 효과적으로 합치고, 분석에 적합한 형태로 데이터를 준비할 수 있습니다.

스테이지 2: 범주형 변수 재구조화와 데이터 요약 기술 학습 데이터를 요약하고 집계하여 다양한 기준으로 분석하는 방법을 습득합니다. 여러 개의 열을 그룹화하고 인덱스를 초기화하는 등, 그룹화와 데이터 재구조화 기술을 익혀 복잡한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

스테이지 3: 데이터 재구조화 방법의 이해 및 활용 스테이지 3에서는 데이터프레임을 다양한 형태로 변환하여 필요한 데이터 구조로 재구성하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 데이터 변환 기법을 실제 문제에 적용하여 함수의 사용법과 적용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

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