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Kurs

Python für R-Nutzer

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 03/2023

Dieser Kurs ist für Leute, die R nutzen und sich schnell mit Python vertraut machen wollen!

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PythonProgramming5 Std.15 Videos57 Übungen4,950 XP15,739Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Python und R haben im „Zeitalter des Machine Learning“ enorm an Popularität gewonnen. Beide sind höherstufige Sprachen, die leicht zu lernen und zu schreiben sind. Welche Sprache du verwendest, hängt von deinem Hintergrund sowie deinem Fachgebiet in Studium und Beruf ab. R ist eine Sprache von Statistikern für Statistiker, während Python eine allgemeinere Programmiersprache ist. Unabhängig vom Hintergrund gibt es Situationen, in denen ein bestimmter Algorithmus nur in einer der beiden Sprachen implementiert ist, eine Funktion besser dokumentiert ist oder das Tutorial, das du online gefunden hast, einfach Python statt R verwendet.In all diesen Fällen muss ein R-Nutzer in Python arbeiten, um seine Arbeit zu erledigen, oder verstehen, wie etwas in Python umgesetzt ist, um es nach R zu übertragen. Dieser Kurs hilft dir, die Sprachbarriere zwischen R und Python zu überwinden.

Voraussetzungen

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R.

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

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2

Control flow, Loops, and Functions

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods.

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

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4

Plotting

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries.

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

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5

Capstone

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

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Python für R-Nutzer

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