파이썬은 문법이 쉽고 간결해 접근 장벽이 낮아서 학습용으로 적합하며 오픈 소스 개발 언어이기 때문에 무료로 제공하고 있어 실력 있는 개발자들이 만들어 놓은 훌륭한 패키지들이 많다. 하지만 책들과 영상들을 통해 파이썬을 익힌 후, 정작 분석에 필요한 자료들을 처리하고 표출하고자 하면 예상치 못한 에러를 마주하기 마련이다. 그리고 결국은 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 된다. 이 경험을 바탕으로 『차근차근 파이썬 코딩 실습』 기본편과 연구활용 대기과학편의 저자들은 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 등에 초점을 두어 이를 누구나 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 했기 때문에 여타 책들보다 큰 도움이 될 것이다.

1. 파이썬 설치 및 필요한 패키지/라이브러리 확인 2. 기본 자료 처리 2-1. ASCII 텍스트파일 다루기 2-1-1. ASCII 파일 읽기 2-1-2. STASH 딕셔너리(dictionary) 만들기 2-1-3. 검색 엔진 만들기 2-2. Numpy 패키지(Base N-dimensional array package) 2-2-1. 배열 만들기 2-2-2. 자료 불러오기 2-2-3. 기본적인 통계기법 사용 2-2-4. 자료 저장 2-2-5. 자주 사용되는 함수 2-3. 다양한 형식의 파일 다루기(Binary, MATLAB, NetCDF, HDF) 2-3-1. Binary 자료 2-3-1-1. 바이너리자료 읽기 2-3-1-2. 바이너리자료 저장 2-3-2. MATLAB 자료 2-3-2-1. MATLAB 파일 (.mat) 저장하기 2-3-2-2. MATLAB 파일 (.mat) 읽기 2-3-3. NetCDF4 자료 2-3-3-1. netCDF 파일 (.nc) 읽기 2-3-3-2. netCDF 파일 저장하기 2-3-4. Hierarchical Data Format version 5(HDF5) 자료 2-3-4-1. HDF5 파일 (.hdf5) 읽기 2-3-4-2. HDF5 파일 저장하기 2-4. Pandas 패키지 2-4-1. Pandas의 자료 구조 2-4-1-1. Series 2-4-1-2. DataFrame 2-4-2. 자료 추가하기(Join과 Merge 사용법) 2-4-3. 자료 불러오기 2-4-3-1. 기본적인 자료 확인 2-4-3-2. DataFrame을 이용한 자료처리 2-4-3-3. 그룹 연산(Groupby) 2-5. Pandas 활용(Time series analysis) 2-5-1. 자료 불러오기 2-5-2. 시계열 그리기 2-5-2-1. 시계열자료의 인덱싱과 슬라이싱 2-5-3. DataFrame 활용(다중 자료 처리) 2-5-3-1. DataFrame 자료 처리 2-5-3-2. 통계 처리 2-5-4. Resampling 3. 시각화 3-1. 기본 요소 3-2. 선 그래프(Line plot) 3-2-1. 기본적인 선 그래프 3-2-2. log-pressure 그래프 3-2-3. 색이 채워진 선 그래프 3-3. 산점도(Scatter plot) 3-3-1. 기본적인 산점도 3-3-2. 범례(legend) 추가하기 3-4. 막대 그래프(Bar chart) 3-4-1. 기본적인 막대 그래프 3-4-2. 그룹 형태의 막대 그래프 3-5. 등고선(Contour) 3-5-1. 기본 등고선 그림 3-5-2. 등고선 색 채우기(Shading) 3-6. 바람장 3-6-1. 벡터(Vector) 그림 3-6-2. 유선도(Streamline) 그리기 3-6-3. 바람깃(Wind barb) 그림 3-7. 지도투영법 3-7-1. 정거원통도법(Cylindrical equidistant) 3-7-2. 로빈슨도법(Robinson) 3-7-3. 극평사투영법(Polar stereographic) 3-7-4. 람베르트 정각원추도법(Lambert conformal) 3-7-5. 위성투영법(Satellite projection) 3-7-6. 종합 예제 부록 1. Interactive Plot (2D) 부록 2. Colormap