Corso
Introduzione a Polars
BasicLivello di competenza
Aggiornato 05/2026
PythonData Manipulation3 h12 video42 Esercizi3,600 XP4,604Attestato di conseguimento
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Scopri come gestire i dati in modo efficiente con Polars
Polars è un pacchetto super potente e versatile per lavorare con i dati tabulari in Python. Pensato per essere veloce ed efficiente, Polars è perfetto per tutto, dalla rapida esplorazione dei dati all'analisi dettagliata. In questo corso imparerai le basi per usare Polars per lavorare con i tuoi dati.Carica, esplora e pulisci i tuoi dati
Inizierai imparando come importare file CSV nei DataFrame di Polars, riassumere il loro contenuto e scegliere i dati più importanti. Poi, scoprirai come pulire il tuo set di dati trovando e togliendo quelli mancanti o duplicati.Analizza e visualizza i tuoi dati in modo efficiente
Poi ti occuperai di un'analisi dei dati più approfondita, dividendo i tuoi dati in gruppi e calcolando le statistiche per ciascuno di essi. Imparerai anche a trasformare le colonne con le espressioni Polars e vedrai come Polars rende facile trasformare più colonne contemporaneamente. La visualizzazione è fondamentale per capire meglio i tuoi dati e condividere queste informazioni con gli altri. Alla fine del corso saprai creare visualizzazioni chiare per presentare le tue intuizioni.Ottimizza con Polars Lazy Execution
Una cosa super utile di Polars è che può ottimizzare il tuo codice per migliorare le prestazioni. Imparerai come attivare l'ottimizzazione e capire come funzionano queste ottimizzazioni. Grazie a quello che hai imparato in questo corso, sarai pronto a usare Polars per un sacco di attività con dati reali e a scoprire informazioni utili.Prerequisiti
Intermediate Python1
Creare DataFrame e selezionare i dati
In questo capitolo imparerai a creare un DataFrame da un CSV, a ispezionare un DataFrame, a selezionare sottoinsiemi di righe e colonne e a ordinare e riassumere un DataFrame.
2
Trasformare i dati con le espressioni
Poi imparerai a trasformare i dati con le espressioni, ad aggiungere o aggiornare colonne in un DataFrame, a lavorare con più colonne e avrai un'introduzione alla modalità lazy e all'ottimizzazione delle query.
3
Analizzare i dati
Nel capitolo finale imparerai a filtrare un DataFrame per ottenere un sottoinsieme di righe, a gestire valori mancanti o duplicati, a raggruppare per una o più colonne e a convertire un DataFrame tra formati long e wide.
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