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Introduzione a Polars
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
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
Creating DataFrames and Selecting Data
In this chapter, you'll learn how to create a DataFrame from a CSV, how to inspect a DataFrame, how to select subsets of rows and columns and how to sort and summarize a DataFrame.
2
Transforming Data with Expressions
Next up, you'll learn how to transform data with expressions, how to add or update columns in a DataFrame, how to work with multiple columns and get an introduction to lazy mode and query optimization.
3
Analyzing Data
In the final chapter, you'll learn how to filter a DataFrame to get a subset of rows, how to handle missing or duplicated values, grouping by one or more columns and converting a DataFrame between long and wide formats.
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