Data Analysis Tutorials

Entdecke, wie du mit Slicing deine Daten mühelos extrahieren, neu anordnen und analysieren kannst. Nutze negative Indizes, mehrdimensionale Slices und erweiterte Schrittwerte für volle Präzision.

Lerne, wie du DECODE() in Oracle für bedingte Logik bei der Datentransformation nutzen kannst. Vergleiche DECODE() mit der CASE WHEN-Anweisung hinsichtlich Leistung und Verhalten.

Entdecke, wie du Namen in Excel mit Funktionen wie Text in Spalten, Flash Fill und selbst erstellten Formeln trennen kannst. Mache deine Tabellenkalkulationen sauberer und einfacher zu bearbeiten.

Die SQL-Funktion ROW_NUMBER() weist den Zeilen innerhalb einer Ergebnismenge fortlaufende Ganzzahlen zu, wobei die Daten optional partitioniert und die Zeilen innerhalb jeder Partition geordnet werden.

Verwende die Tabulate-Bibliothek in Python, um gut formatierte Tabellen zu erstellen. Erfahre mehr über die erweiterten Funktionen und die Optionen zur Anpassung des Erscheinungsbildes der Tabellen.

Der Fehler "Nicht-numerisches Argument zu binärem Operator" tritt in R auf, wenn du versuchst, mit nicht-numerischen Daten zu rechnen, z. B. mit einer Zeichenkette oder einem Faktor.

In Python ist timedelta ein Datentyp innerhalb des datetime-Moduls, der verwendet wird, um Dauern oder Unterschiede zwischen zwei Zeitpunkten darzustellen.

Lerne die Anwendung der SQL-Funktion REPLACE() bei der Textmanipulation. die Verwendung der Funktion REPLACE() bei der Datenbereinigung und der Datenbankverwaltung verstehen.

In Pandas kannst du einen DataFrame mit der Methode df.to_csv('ihr_dateiname.csv', index=False) in eine CSV-Datei speichern, wobei df dein DataFrame ist und index=False verhindert, dass eine Indexspalte hinzugefügt wird.

Erfahre, wie du mit der Funktion LAG() auf vorherige Zeilen in deinem Datensatz zugreifen kannst, um Zeitreihenanalysen und Vergleiche von aufeinanderfolgenden Beobachtungen zu ermöglichen.

Wir setzen na.rm = TRUE in den gängigen R-Funktionen, um fehlende (NA) Werte auszuschließen. Das hilft uns, genaue Statistiken zu berechnen und erhöht die Zuverlässigkeit unserer Ergebnisse.

Überprüfe drei Methoden, um Kommentare in SQL hinzuzufügen: einzeilige Kommentare, mehrzeilige Kommentare und Inline-Kommentare unter Verwendung der folgenden Syntax: --, /*, und */.