Kurs
Einstieg in Polars
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PythonData Manipulation3 Std.12 Videos42 Übungen3,600 XP4,084Leistungsnachweis
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Entdecke effiziente Datenbearbeitung mit Polars
Polars ist ein echt starkes, vielseitiges Paket für die Arbeit mit tabellarischen Daten in Python. Polars ist auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt und eignet sich super für alles, von der schnellen Datenexploration bis hin zu detaillierten Analysen. In diesem Kurs lernst du die Grundlagen der Verwendung von Polars für die Arbeit mit deinen Daten.Lade, erkunde und bereinige deine Daten
Zuerst lernst du, wie du CSV-Dateien in Polars DataFrames importierst, ihren Inhalt zusammenfasst und die wichtigsten Daten auswählst. Als Nächstes lernst du, wie du deinen Datensatz bereinigst, indem du fehlende oder doppelte Daten findest und entfernst.Analysiere und zeig deine Daten auf coole Weise
Dann machst du dich an eine detailliertere Datenanalyse, indem du deine Daten in Gruppen aufteilst und für jede Gruppe Statistiken berechnest. Du wirst auch das Umwandeln von Spalten mit Polars-Ausdrücken üben und sehen, wie Polars das gleichzeitige Umwandeln mehrerer Spalten vereinfacht. Visualisierung ist echt wichtig, um aus deinen Daten Erkenntnisse zu gewinnen und diese an andere weiterzugeben. Am Ende des Kurses kannst du klare Visualisierungen erstellen, um Erkenntnisse zu präsentieren.Optimieren mit Polars Lazy Execution
Eine coole Funktion von Polars ist, dass es deinen Code optimieren kann, um die Leistung zu steigern. Du lernst, wie du die Optimierung aktivierst und wie diese Optimierungen funktionieren. Mit dem, was du in diesem Kurs gelernt hast, kannst du Polars für viele verschiedene Datenaufgaben in der Praxis nutzen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.Voraussetzungen
Intermediate Python1
Creating DataFrames and Selecting Data
In this chapter, you'll learn how to create a DataFrame from a CSV, how to inspect a DataFrame, how to select subsets of rows and columns and how to sort and summarize a DataFrame.
2
Transforming Data with Expressions
Next up, you'll learn how to transform data with expressions, how to add or update columns in a DataFrame, how to work with multiple columns and get an introduction to lazy mode and query optimization.
3
Analyzing Data
In the final chapter, you'll learn how to filter a DataFrame to get a subset of rows, how to handle missing or duplicated values, grouping by one or more columns and converting a DataFrame between long and wide formats.
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