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Kurs

Daten mit pandas verknüpfen

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 12/2025
In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Tabellen mithilfe von pandas zusammenführst.
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PythonData Manipulation
4 Std.
15 Videos
51 Übungen
4,050 XP
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Kursbeschreibung

Die Fähigkeit, mehrere Datensätze zu kombinieren und mit ihnen gleichzeitig zu arbeiten, ist für angehende Data Scientists unerlässlich. pandas ist eine wichtige Komponente des Python-Ökosystems für Data Science. Stack Overflow hat inzwischen schon 5 Millionen Seitenaufrufe für die zu pandas gestellten Fragen verzeichnet. In diesem Kurs lernst du den Umgang mit mehreren DataFrames, indem du sie mithilfe von pandas kombinierst, organisierst, zusammenfügst und umformst. Du arbeitest dabei mit Datensätzen der Weltbank und der Stadt Chicago. Am Ende des Kurses verfügst du über solides Know-how zum Verknüpfen von Daten mit pandas.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas
1

Data Merging Basics

Learn how you can merge disparate data using inner joins. By combining information from multiple sources you’ll uncover compelling insights that may have previously been hidden. You’ll also learn how the relationship between those sources, such as one-to-one or one-to-many, can affect your result.
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2

Merging Tables With Different Join Types

Take your knowledge of joins to the next level. In this chapter, you’ll work with TMDb movie data as you learn about left, right, and outer joins. You’ll also discover how to merge a table to itself and merge on a DataFrame index.
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3

Advanced Merging and Concatenating

In this chapter, you’ll leverage powerful filtering techniques, including semi-joins and anti-joins. You’ll also learn how to glue DataFrames by vertically combining and using the pandas.concat function to create new datasets. Finally, because data is rarely clean, you’ll also learn how to validate your newly combined data structures.
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4

Merging Ordered and Time-Series Data

In this final chapter, you’ll step up a gear and learn to apply pandas' specialized methods for merging time-series and ordered data together with real-world financial and economic data from the city of Chicago. You’ll also learn how to query resulting tables using a SQL-style format, and unpivot data using the melt method.
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Daten mit pandas verknüpfen
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