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Corso

Manipolazione dei dati in Julia

BasicLivello di competenza

Aggiornato 05/2024

Impara le basi della manipolazione dei dati in Julia. Scopri come controllare, trasformare, raggruppare e visualizzare i DataFrame usando dati reali.

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JuliaData Manipulation

4 h

15 video

55 Esercizi

4,650 XP

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Julia è un linguaggio di programmazione nuovo e stimolante, progettato per il Machine Learning, il calcolo scientifico e il data mining. Questo corso ti darà le conoscenze necessarie per iniziare il tuo percorso di manipolazione dei dati in Julia.Faremo leva sulle tue conoscenze di DataFrames acquisite nei corsi Introduction to Julia e Intermediate Julia. Alla fine del corso avrai le competenze fondamentali per ispezionare, trasformare, raggruppare e visualizzare i DataFrame, e molto altro ancora.

Prerequisiti

Introduction to Julia Intermediate Julia

1

Ispezionare i DataFrame

Muovi i primi passi verso una manipolazione dei dati più complessa in Julia! Scopri come personalizzare l’esperienza con il pacchetto DataFrames e come creare visualizzazioni dei dati con il pacchetto Plots.

Dentro i DataFrame

Symbol vs. String

Descrivimelo

Manca qualcosa?

Selezionare colonne

Selezione delle colonne

Selezionare per pattern

Pinguini regolari

Esplorare i dati con le visualizzazioni

Distribuzione delle pinne

Valutazione vs. percentuale di cacao

Rappresentare i salari minimi nel tempo

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2

Lavorare con le colonne

Le colonne sono i mattoni fondamentali dei DataFrame. Saperle gestire è essenziale per il tuo percorso di manipolazione dei dati. Imparerai a riordinare ed eliminare colonne, oltre ad applicare funzioni alle singole righe e all’intera colonna.

Eliminare e spostare colonne

Eliminare una colonna ai pinguini

Riordinare le colonne dei salari

Manipolare le colonne

Usare select()

Trasformazioni sui pinguini

Unire i dati del cioccolato

Quale funzione usare?

Creare nuove colonne

Copia le capitali

Colonna o riga?

Percentuali di cioccolato

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3

Aggregare i DataFrame

In questo capitolo imparerai a raggruppare i dati e a calcolare statistiche riassuntive per gruppi, oltre a creare tabelle pivot. Imparerai anche a migliorare la leggibilità del tuo codice con il pacchetto Chain.jl.

Esplorare i dati raggruppati

Stipendi in più modi

Conteggi per gruppo di pinguini

Fave di cacao uniche

Righe duplicate o no?

Statistiche riassuntive per gruppi

Caratteristiche dei pinguini

Località del cioccolato vs. valutazione

Pivotare i dati

Rimodellare i salari

Pivot per località del cioccolato

Migliorare la leggibilità con Chain.jl

Collegare con le pipe... al cioccolato

Tracciare i pinguini con Chain

Salario minimo per regione

Inizia il capitolo

4

Migliorare il tuo flusso di lavoro

Scopri come caricare e unire insiemi di dati e come gestire i valori mancanti. Poi è il momento di mettere tutto insieme!

Caricare e scrivere file CSV

Decimali e delimitatori

Caricare gli anni ’80

Scrivilo su file

Unire i dati

Unire stati e capitali

Join sui pinguini

Gestire i valori mancanti

Eliminare i valori mancanti

Sostituire rating con la mediana

Sostituire rating con la mediana del gruppo

Workflow efficiente

Primi passi con i voli

Ritardi mancanti?

Ritardi negli aeroporti USA

Inizia il capitolo

Manipolazione dei dati in Julia

Corso
completato

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