pandas를 이용한 데이터 다루기

합계, 평균, 개수와 같은 주요 통계치를 계산하여 데이터를 요약하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 raw data에서 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다.

요약 통계량을 카테고리별로 세분화하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 여러 그룹 간의 지표를 비교하고 데이터에서 패턴을 발견할 수 있습니다.

여러 차원에 걸쳐 데이터를 동시에 분석하는 방법을 학습하며, 여러 카테고리에 따라 요약을 동시에 세분화함으로써 데이터 속의 미세한 패턴을 발견하는 법을 배우게 됩니다.

기존 데이터의 값을 결합하고 계산하여 새로운 열을 생성하는 법을 배웁니다. 이를 통해 원본 데이터셋에는 없는 비율 및 기타 지표를 도출할 수 있습니다.

여러 단계의 계산을 처리하고 전체 대비 백분율을 산출하는 방법을 학습하며, 이를 통해 중간 결과에 기반한 복잡한 지표를 구축할 수 있게 됩니다.

조건에 따라 데이터에서 특정 행을 추출하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 분석 대상을 관련 서브셋(subset)에 집중시키고, 결측치와 텍스트 패턴을 처리할 수 있게 됩니다.

여러 기준을 동시에 사용하여 데이터를 필터링하는 방법을 배우며, AND 및 OR 논리로 조건을 결합하여 필요한 행을 정확하게 추출할 수 있게 됩니다.

복잡한 필터링 조건을 별도의 컬럼으로 나누어 단순화하는 방법과 필터링 결과의 반대 데이터를 추출하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 분석 과정을 더욱 투명하고 검증 가능하게 만들 수 있습니다.

특정 조건에 따라 서로 다른 계산을 적용하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 값을 표준화하고, 데이터를 카테고리로 분류하며, 데이터 내의 다양한 시나리오를 처리할 수 있게 됩니다.

특정 기준을 충족하는 값만 포함하여 요약값을 계산하는 방법을 배우게 됩니다. 이를 통해 각 그룹 내에서 '지연된 항공편만의 평균'과 같은 세밀한 지표를 산출할 수 있습니다.