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Corso

Introduzione all'importazione dei dati in Python

BasicLivello di competenza

Aggiornato 12/2025

Impara a importare dati in Python da un sacco di posti, tipo Excel, SQL, SAS e direttamente dal web.

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Descrizione del corso

Come data scientist, dovrai pulire i dati, trasformarli e prepararli, visualizzarli, costruire modelli predittivi e interpretarli. Prima di tutto, però, devi sapere come portare i dati in Python. In questo corso imparerai i tanti modi per importare dati in Python: da file di testo come .txt e .csv; da file propri di altri software come fogli di calcolo Excel, file Stata, SAS e MATLAB; e da database relazionali come SQLite e PostgreSQL.I video contengono trascrizioni in tempo reale che puoi visualizzare cliccando su "Show transcript" in basso a sinistra nei video. Il glossario del corso è disponibile a destra nella sezione delle risorse. Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione cliccando sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Prerequisiti

Intermediate Python

1

Introduction and flat files

In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.

Welcome to the course!

Importing entire text files

Importing text files line by line

The importance of flat files in data science

Pop quiz: what exactly are flat files?

Why we like flat files and the Zen of Python

Importing flat files using NumPy

Using NumPy to import flat files

Customizing your NumPy import

Importing different datatypes

Importing flat files using pandas

Using pandas to import flat files as DataFrames (1)

Using pandas to import flat files as DataFrames (2)

Customizing your pandas import

Final thoughts on data import

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2

Importing data from other file types

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.

Introduction to other file types

Not so flat any more

Loading a pickled file

Listing sheets in Excel files

Importing sheets from Excel files

Customizing your spreadsheet import

Importing SAS/Stata files using pandas

How to import SAS7BDAT

Importing SAS files

Using read_stata to import Stata files

Importing Stata files

Importing HDF5 files

Using File to import HDF5 files

Using h5py to import HDF5 files

Extracting data from your HDF5 file

Importing MATLAB files

Loading .mat files

The structure of .mat in Python

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3

Working with relational databases in Python

In this chapter, you'll learn how to extract meaningful data from relational databases, an essential skill for any data scientist. You will learn about relational models, how to create SQL queries, how to filter and order your SQL records, and how to perform advanced queries by joining database tables.

Introduction to relational databases

Pop quiz: The relational model

Creating a database engine in Python

Creating a database engine

What are the tables in the database?

Querying relational databases in Python

The Hello World of SQL Queries!

Customizing the Hello World of SQL Queries

Filtering your database records using SQL's WHERE

Ordering your SQL records with ORDER BY

Querying relational databases directly with pandas

Pandas and The Hello World of SQL Queries!

Pandas for more complex querying

Advanced querying: exploiting table relationships

The power of SQL lies in relationships between tables: INNER JOIN

Filtering your INNER JOIN

Final Thoughts

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