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Kurs

Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 11/2024

In diesem Kurs lernst du, wie du Daten aus gängigen Formaten und Systemen abrufst, darunter CSV, Tabellen, JSON, SQL-Datenbanken und APIs.

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PythonData Preparation

4 Std.

16 Videos

53 Übungen

4,500 XP

62,741

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Kursbeschreibung

Bevor du Daten analysieren kannst, musst du sie erst einmal beschaffen. In diesem Kurs lernst du, Pipelines zu erstellen, um Daten aus gängigen Speicherformaten zu importieren. Du verwendest pandas, eine wichtige Python-Bibliothek für Analysen, um Daten aus verschiedensten Quellen zu holen – von Tabellenkalkulationen mit Umfrageantworten über eine Datenbank mit Anfragen an öffentliche Dienste bis hin zu einer API eines beliebten Bewertungsportals. Unterwegs lernst du, Importe so zu verfeinern, dass du genau das bekommst, was du brauchst, und Probleme wie falsche Datentypen zu beheben. Zum Schluss stellst du einen eigenen Datensatz aus einer Mischung von Quellen zusammen.

Voraussetzungen

Intermediate Python Intermediate SQL

1

Importing Data from Flat Files

Practice using pandas to get just the data you want from flat files, learn how to wrangle data types and handle errors, and look into some U.S. tax data along the way.

Introduction to flat files

Get data from CSVs

Get data from other flat files

Modifying flat file imports

Import a subset of columns

Import a file in chunks

Handling errors and missing data

Specify data types

Set custom NA values

Skip bad data

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2

Importing Data From Excel Files

Automate data imports from that staple of office life, Excel files. Import part or all of a workbook and ensure boolean and datetime data are properly loaded, all while learning about how other people are learning to code.

Introduction to spreadsheets

Get data from a spreadsheet

Load a portion of a spreadsheet

Getting data from multiple worksheets

Select a single sheet

Select multiple sheets

Work with multiple spreadsheets

Modifying imports: true/false data

Set Boolean columns

Set custom true/false values

Modifying imports: parsing dates

Parse simple dates

Get datetimes from multiple columns

Parse non-standard date formats

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3

Importing Data from Databases

Combine pandas with the powers of SQL to find out just how many problems New Yorkers have with their housing. This chapter features introductory SQL topics like WHERE clauses, aggregate functions, and basic joins.

Introduction to databases

Connect to a database

Load entire tables

Refining imports with SQL queries

Selecting columns with SQL

Selecting rows

Filtering on multiple conditions

More complex SQL queries

Getting distinct values

Counting in groups

Working with aggregate functions

Loading multiple tables with joins

Joining tables

Joining and filtering

Joining, filtering, and aggregating

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4

Importing JSON Data and Working with APIs

Learn how to work with JSON data and web APIs by exploring a public dataset and getting cafe recommendations from Yelp. End by learning some techniques to combine datasets once they have been loaded into data frames.

Introduction to JSON

Load JSON data

Work with JSON orientations

Introduction to APIs

Get data from an API

Set API parameters

Set request headers

Working with nested JSONs

Flatten nested JSONs

Handle deeply nested data

Combining multiple datasets

Concatenate dataframes

Merge dataframes

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Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas

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