Lewati ke konten utama

Kursus

Menggabungkan Data dengan pandas

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2025

Pelajari cara menggabungkan data dari beberapa tabel dengan menggabungkan data menggunakan pandas.

Mulai Kursus Gratis

PythonData Manipulation

4 jam

15 videos

51 Latihan

4,050 XP

220K+

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

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.

Persyaratan

Data Manipulation with pandas

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.

Kolom apa yang digunakan untuk menggabungkan?

Inner join pertama Anda

Inner join dan jumlah baris yang dikembalikan

Relasi satu-ke-banyak

Klasifikasi satu-ke-banyak

Penggabungan one-to-many

Menggabungkan beberapa DataFrame

Total penumpang dalam sebulan

Menggabungkan tiga tabel

Penggabungan one-to-many dengan banyak tabel

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.

Menghitung baris yang hilang dengan left join

Memperkaya himpunan data

Berapa banyak baris dengan left join?

Join lainnya

Right join untuk menemukan film unik

Genre populer dengan right join

Menggunakan outer join untuk memilih aktor

Menggabungkan tabel dengan dirinya sendiri

Bagaimana pandas menangani self join?

Menggabungkan berdasarkan indeks

Penggabungan indeks untuk rating film

Apakah sekuel menghasilkan lebih banyak?

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.

Penyaringan join

Langkah-langkah semi join

Melakukan anti join

Melakukan semi join

Menggabungkan DataFrame secara vertikal

Dasar-dasar konkatenasi

Menggabungkan dengan keys

Memverifikasi integritas

Memvalidasi proses merge

Konkatenasi dan gabungkan untuk menemukan lagu yang sama

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.

Menggunakan merge_ordered()

Korelasi antara PDB dan S&P500

Kurva Phillips dengan merge_ordered()

Perhatian merge_ordered(), beberapa kolom

Menggunakan merge_asof()

Menggunakan merge_asof() untuk mempelajari saham

Menggunakan merge_asof() untuk membuat himpunan data

Perbedaan merge_asof() dan merge_ordered()

Memilih data dengan .query()

Menjelajah data keuangan dengan .query()

Menseleksi baris dengan .query()

Membentuk ulang data dengan .melt()

Pilih argumen .melt() yang tepat

Menggunakan .melt() untuk membentuk ulang data pemerintah

Menggunakan .melt() untuk kinerja saham vs obligasi

Penutup kursus

Menggabungkan Data dengan pandas

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Untuk Bisnis

Melatih 2 orang atau lebih?

Dapatkan akses penuh untuk tim Anda ke platform DataCamp, termasuk semua fitur yang tersedia.

Pada Track berikut ini

Analis Data dalam PythonSertifikasi

Associate Data Scientist dalam PythonSertifikasi

Manipulasi Data dalam Python

Dasar-Dasar Data Python

instruktur

Aaren Stubberfield

Aaren Stubberfield

Senior Data Scientist @ Microsoft

kolaborator

Kursus referensi

CTA Stationsdatasets

Movie Actorsdatasets

Movie Castsdatasets

Movie Crewsdatasets

Movie Tag Linesdatasets

S&P 500datasets

World Bank GDPdatasets

World Bank Populationdatasets

Chicago Taxi Ownersdatasets

Chicago Taxi Vehiclesdatasets

Chicago Wardsdatasets

Chicago Censusdatasets

Chicago Business Licensesdatasets

Chicago Demographics by Zip Codedatasets

Chicago Business Ownersdatasets

Chicago Land Usedatasets

CTA Ridershipdatasets

CTA Calendardatasets

Moviesdatasets

Movie Ratingsdatasets

Movie Genresdatasets

Movie Sequelsdatasets

Movie Financial Datadatasets

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Menggabungkan Data dengan pandas Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.