After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Scopri la manipolazione dei dati con pandas
In questo corso scoprirai perché pandas è la libreria Python più utilizzata al mondo per la manipolazione e l’analisi dei dati. Imparerai a manipolare i DataFrame, estraendo, filtrando e trasformando set di dati reali per l'analisi.Con pandas scoprirai tutti i concetti base della data science. Utilizzando dati reali, come le vendite di Walmart o le serie temporali delle temperature globali, imparerai a importare, pulire, calcolare statistiche e creare visualizzazioni, sfruttando pandas per potenziare al massimo le capacità di Python.
Lavora con i DataFrame per esplorare i concetti fondamentali della data science
Inizierai padroneggiando le basi di pandas, compreso come ispezionare i DataFrame ed eseguire manipolazioni fondamentali. Apprenderai anche ad aggregare i DataFrame, prima di passare allo slicing e all'indicizzazione.Concluderai il corso imparando a visualizzare il contenuto dei tuoi DataFrame, lavorando con un set di dati che contiene le vendite settimanali di avocado negli Stati Uniti.
Impara a manipolare i DataFrame
Completando questo corso su pandas, capirai come utilizzare questa libreria Python per la manipolazione dei dati. Comprenderai i DataFrame e il loro utilizzo, e sarai in grado di creare visualizzazioni efficaci in Python.Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Aggregazione dei dati
Valori di riepilogo
Imparerai a riassumere i dati calcolando statistiche chiave come totali, medie e conteggi, permettendoti di estrarre insight significativi dai dati grezzi.
Una colonna di raggruppamento
Imparerai a suddividere le statistiche riassuntive per categorie, permettendoti di confrontare le metriche tra diversi gruppi e individuare pattern nei tuoi dati.
Colonne di raggruppamento multiple
Imparerai ad analizzare i dati attraverso più dimensioni contemporaneamente, permettendoti di scoprire pattern complessi scomponendo i riepiloghi in diverse categorie simultaneamente.
2
Trasformazione dei dati
Trasformazioni di base
Imparerai a creare nuove colonne combinando e calcolando i valori dai dati esistenti, permettendoti di ricavare rapporti e altre metriche non disponibili nel dataset originale.
Trasformazioni complesse
Imparerai a gestire calcoli in più passaggi e a calcolare le percentuali dei totali, consentendoti di creare metriche complesse che dipendono da risultati intermedi.
3
Filtraggio dei dati
Filtri di base
Imparerai a estrarre righe specifiche dai tuoi dati in base a determinate condizioni, permettendoti di concentrare l'analisi su sottoinsiemi rilevanti e di gestire i valori mancanti e i pattern di testo.
Condizioni multiple
Imparerai a filtrare i dati utilizzando più criteri contemporaneamente, permettendoti di estrarre esattamente le righe di cui hai bisogno combinando le condizioni con la logica AND e OR.
Filtraggio complesso
Imparerai a semplificare il filtraggio complesso scomponendo le condizioni in colonne separate e a estrarre l'opposto del risultato di un filtro, rendendo la tua analisi più trasparente e verificabile.
4
Operazioni condizionali
Trasformazione condizionale
Imparerai ad applicare calcoli diversi in base a condizioni specifiche, permettendoti di standardizzare i valori, classificare i dati in categorie e gestire vari scenari all'interno dei tuoi dati.
Aggregazione condizionale
Imparerai a calcolare riepiloghi che includono solo i valori che soddisfano criteri specifici, permettendoti di calcolare metriche dettagliate come la "media dei soli voli in ritardo" all'interno di ciascun gruppo.
Manipolazione dei dati con pandas
Corso
completato
