Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
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
Lernprogramm
Kursübersicht
1
DataFrames erstellen und Daten auswählen
In diesem Kapitel lernst du, wie du einen DataFrame aus einer CSV erstellst, einen DataFrame inspizierst, Teilmengen von Zeilen und Spalten auswählst sowie einen DataFrame sortierst und zusammenfasst.
- Einführung in das Polars-DataFrame50 XP
- Eine CSV in ein DataFrame laden100 XP
- Ein DataFrame inspizieren100 XP
- Ein DataFrame subsetten50 XP
- Eine Series aus einem DataFrame erstellen100 XP
- Teilmenge eines DataFrames mit Klammernotation bilden100 XP
- Wähle mit .select() eine Teilmenge von Spalten aus100 XP
- Ein DataFrame sortieren und zusammenfassen50 XP
- EV-Daten sortieren100 XP
- Einen DataFrame zusammenfassen100 XP
- Extreme Werte in einem DataFrame100 XP
2
Daten mit Expressions transformieren
Als Nächstes lernst du, wie du Daten mit Expressions transformierst, Spalten in einem DataFrame hinzufügst oder aktualisierst, mit mehreren Spalten arbeitest und eine Einführung in den Lazy Mode und die Query-Optimierung bekommst.
3
Daten analysieren
Im letzten Kapitel lernst du, wie du einen DataFrame filterst, um eine Teilmenge von Zeilen zu erhalten, wie du fehlende oder doppelte Werte behandelst, nach einer oder mehreren Spalten gruppierst und einen DataFrame zwischen Long- und Wide-Format umwandelst.
Einstieg in Polars
Kurs
abgeschlossen
