Kurs
Datenbearbeitung mit pandas
BasicSchwierigkeitsgrad
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PythonData Manipulation4 Std.15 Videos56 Übungen4,850 XP540K+Leistungsnachweis
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Datenmanipulation mit Pandas entdecken
In diesem Kurs erfährst du, warum Pandas die weltweit beliebteste Python-Bibliothek ist, die für alles von der Datenmanipulation bis zur Datenanalyse verwendet wird. Du lernst, wie du DataFrames manipulieren kannst, indem du reale Datensätze für deine Analysen extrahierst, filterst und umwandelst.Mit Pandas lernst du alle wichtigen Konzepte der Datenwissenschaft kennen. Anhand von realen Daten wie Walmart-Verkaufszahlen und globalen Temperaturzeitreihen lernst du, wie du Daten importierst, bereinigst, Statistiken berechnest und Visualisierungen erstellst - mit Pandas, um die Leistungsfähigkeit von Python zu erweitern.
Arbeite mit Pandas Data, um grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft zu erforschen
Zu Beginn lernst du die Grundlagen von Pandas, wie du DataFrames inspizierst und einige grundlegende Manipulationen durchführst. Außerdem lernst du, wie du DataFrames aggregieren kannst, bevor du zum Slicen und Indizieren übergehst.Zum Abschluss des Kurses lernst du, wie du den Inhalt deiner DataFrames visualisieren kannst, indem du mit einem Datensatz arbeitest, der wöchentliche US Avocado-Verkäufe enthält.
Lernen, DataFrames zu manipulieren
Wenn du diesen Pandas-Kurs absolvierst, weißt du, wie du diese Python-Bibliothek zur Datenmanipulation nutzen kannst. Du verstehst DataFrames und ihre Verwendung und kannst deine Daten in Python visualisieren.Voraussetzungen
Intermediate Python1
Transforming DataFrames
Let’s master the pandas basics. Learn how to inspect DataFrames and perform fundamental manipulations, including sorting rows, subsetting, and adding new columns.
2
Aggregating DataFrames
In this chapter, you’ll calculate summary statistics on DataFrame columns, and master grouped summary statistics and pivot tables.
3
Slicing and Indexing DataFrames
Indexes are supercharged row and column names. Learn how they can be combined with slicing for powerful DataFrame subsetting.
4
Creating and Visualizing DataFrames
Learn to visualize the contents of your DataFrames, handle missing data values, and import data from and export data to CSV files.
Datenbearbeitung mit pandas
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