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Corso

Python per utenti R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 03/2023

Questo corso è per chi usa R e vuole imparare Python in fretta!

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PythonProgramming

5 h

15 video

57 Esercizi

4,950 XP

15,850

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Python e R hanno visto una crescita enorme di popolarità nell'"era del Machine Learning". Entrambi sono linguaggi di alto livello, facili da imparare e da scrivere. Il linguaggio che userai dipende dal tuo background e dal tuo ambito di studio o lavoro. R è un linguaggio creato da e per statistici, mentre Python è un linguaggio di programmazione più generale. Indipendentemente dal background, ci saranno momenti in cui un determinato algoritmo è implementato in un linguaggio e non nell'altro, una funzionalità è meglio documentata, o semplicemente il tutorial che hai trovato online usa Python invece di R.In tutti questi casi, l'utente R potrebbe dover lavorare in Python per portare a termine il lavoro, oppure capire come qualcosa è implementato in Python per poi tradurlo in R. Questo corso ti aiuta a superare la barriera tra R e Python.

Prerequisiti

Introduction to Writing Functions in R

1

Le basi

Scopri alcuni dei tipi di dato più importanti (integers, floats, strings e booleans) e delle strutture dati (liste, dizionari, array numpy e DataFrame pandas) in Python e come si confrontano con quelli in R.

Introduzione

Assegnazione e tipi di dato

Aritmetica con le stringhe

Container: liste e dizionari

Funzioni, metodi e librerie

Array NumPy

DataFrame di pandas

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2

Flusso di controllo, cicli e funzioni

Questo capitolo tratta le istruzioni di flusso di controllo (if-else if-else), i cicli for e ti mostra come scrivere funzioni personalizzate in Python!

Controllo di flusso e cicli

Flusso di controllo

Funzione per il binge drinking individuale

Funzione generale per binge drinking

Funzioni lambda

Comprehension

Funzioni di mapping

List comprehension

Dictionary comprehension

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3

Pandas

In questo capitolo imparerai di più su una delle librerie Python più importanti, Pandas. Oltre ai DataFrame, pandas offre diverse funzioni e metodi per la manipolazione dei dati.

Selezionare i dati in pandas

Selezionare colonne

Selezionare le righe

Selezionare righe e colonne

Tipi di dati

Interi e float

Pandas avanzato

Valori mancanti

Dati ordinati (tidy data)

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4

Creazione di grafici

Imparerai il ricco ecosistema di librerie di visualizzazione in Python. Questo capitolo copre matplotlib, la libreria di visualizzazione principale in Python, insieme alle librerie pandas e seaborn.

Creare grafici direttamente con pandas

Grafici univariati in pandas

Grafici bivariati in pandas

Grafici univariati in seaborn

Grafici bivariati in seaborn

Grafici con facet in seaborn

Grafici univariati e bivariati in matplotlib

Sottofigure in matplotlib

Lavorare con gli assi

Rifinire una figura

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5

Progetto finale

Come progetto finale, applicherai le tue competenze in Python al dataset NYC Flights 2013.

Dati dei voli di NYC

Caricare più file di dati

Manipolare i dati

Ricodifica le date

Aggregazioni con groupby

Variabili dummy

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Python per utenti R

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