After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Spesso i dati sono in un formato leggibile dalle persone, ma non adatto all’analisi. Qui entra in gioco pandas: è uno strumento potente per rimodellare i DataFrame in formati diversi. In questo corso, potenzierai le tue competenze da data scientist e analyst imparando a gestire colonne di stringhe e dati annidati contenuti in un DataFrame. Lavorerai con dati reali, tra cui valutazioni dei giocatori FIFA, recensioni di libri e dati di churn analysis, mentre impari a trasformare un DataFrame da formato wide a formato long, a eseguire stack e unstack di righe e colonne e a ottenere statistiche descrittive da un DataFrame con multi-index.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Introduzione al Data Reshaping
Iniziamo chiarendo i concetti di formato wide e long e i vantaggi di ciascuno. Imparerai poi a eseguire un pivot dei dati dal formato long a quello wide e a ricavare statistiche riepilogative da un DataFrame di grandi dimensioni.
- Formati di dati wide e long50 XP
- Il long e il wide100 XP
- Capovolgere i giocatori100 XP
- Riorganizzare i dati con il metodo pivot50 XP
- Dribbling con il metodo pivot100 XP
- Giocatore offensivo o difensivo?100 XP
- Ripeti l'ultima mossa!100 XP
- Tabelle pivot50 XP
- Rivedere le mosse100 XP
- Esplorare il big match100 XP
- Il più alto e il più pesante100 XP
2
Conversione tra formato wide e long
Diventa padrone della tecnica per trasformare i DataFrame dal formato wide al formato long. In questo capitolo imparerai a usare il metodo melt e la funzione wide_to_long, per poi scoprire come gestire le colonne di stringhe concatenandole o suddividendole.
3
Stack e unstack dei DataFrame
In questo capitolo farai un salto di qualità nella manipolazione dei dati usando l’indicizzazione multilivello. Imparerai a rimodellare i DataFrame riorganizzando i livelli degli indici di riga sull’asse delle colonne, e viceversa. Acquisirai anche le competenze per gestire i valori mancanti generati nei processi di stack e unstack.
4
Rimodellamento avanzato
Concluderai imparando a combinare il processo di rimodellamento con il raggruppamento per ottenere manipolazioni rapide. Infine, scoprirai come trasformare colonne simili a liste e gestire dati annidati complessi, come file JSON annidati.
Rimodellare i dati con pandas
Corso
completato
