Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Kemampuan untuk menggabungkan dan bekerja dengan beberapa himpunan data adalah keterampilan penting bagi setiap calon Data Scientist. pandas adalah komponen krusial dalam ekosistem data science Python, dengan Stack Overflow mencatat 5 juta tampilan untuk pertanyaan tentang pandas. Pelajari cara menangani banyak DataFrame dengan menggabungkan, mengatur, menggabung (join), dan membentuk ulang menggunakan pandas. Anda akan bekerja dengan himpunan data dari World Bank dan City of Chicago. Anda akan menyelesaikan kursus ini dengan seperangkat keterampilan yang solid untuk penggabungan data di pandas.Video menyertakan transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengeklik "Show transcript" di kiri bawah video.Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke penilaian dengan mengeklik pemberitahuan kredit CPE di sebelah kanan.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Dasar-Dasar Penggabungan Data
Pelajari cara menggabungkan data yang berbeda menggunakan inner join. Dengan menggabungkan informasi dari beberapa sumber, Anda akan menemukan wawasan menarik yang sebelumnya mungkin tersembunyi. Anda juga akan mempelajari bagaimana hubungan antarsumber, seperti satu-ke-satu atau satu-ke-banyak, dapat memengaruhi hasil Anda.
- Inner join50 XP
- Kolom apa yang digunakan untuk menggabungkan?50 XP
- Inner join pertama Anda100 XP
- Inner join dan jumlah baris yang dikembalikan100 XP
- Relasi satu-ke-banyak50 XP
- Klasifikasi satu-ke-banyak100 XP
- Penggabungan one-to-many100 XP
- Menggabungkan beberapa DataFrame50 XP
- Total penumpang dalam sebulan100 XP
- Menggabungkan tiga tabel100 XP
- Penggabungan one-to-many dengan banyak tabel100 XP
2
Menggabungkan Tabel dengan Berbagai Jenis Join
Tingkatkan pengetahuan Anda tentang join. Pada bab ini, Anda akan bekerja dengan data film TMDb saat mempelajari left, right, dan outer join. Anda juga akan mempelajari cara menggabungkan sebuah tabel dengan dirinya sendiri dan melakukan merge pada indeks DataFrame.
3
Penggabungan dan Konkatenasi Lanjutan
Pada bab ini, Anda akan memanfaatkan teknik penyaringan yang kuat, termasuk semi-join dan anti-join. Anda juga akan mempelajari cara merekatkan DataFrame dengan menggabungkannya secara vertikal dan menggunakan fungsi pandas.concat untuk membuat himpunan data baru. Terakhir, karena data jarang bersih, Anda juga akan mempelajari cara memvalidasi struktur data yang baru digabungkan.
4
Menggabungkan Data Terurut dan Deret Waktu
Pada bab terakhir ini, Anda akan meningkatkan level dan mempelajari cara menerapkan metode khusus pandas untuk menggabungkan data deret waktu dan data terurut menggunakan data keuangan dan ekonomi dunia nyata dari kota Chicago. Anda juga akan mempelajari cara mengkueri tabel hasil menggunakan format bergaya SQL, dan melakukan unpivot data menggunakan metode melt.
Menggabungkan Data dengan pandas
Kursus
Selesai
