Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Efficiënte code schrijven met pandas

GemiddeldVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 08-2022

Leer handige technieken in pandas om je Python-code te verbeteren.

Start Cursus Kosteloos

PythonProgramming4 u14 videos45 Opdrachten3,500 XP21,576Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

Efficiënt werken met grote gegevenssets en daar waardevolle informatie uit halen is onmisbaar voor elke beginnende data scientist. Met weinig data merk je vaak niet hoe traag code kan worden uitgevoerd. In deze cursus bouw je voort op je kennis van Python en de pandas-bibliotheek, en maak je kennis met efficiënte ingebouwde pandas-functies om taken sneller uit te voeren. Met de ingebouwde functies van pandas kun je alles veel sneller doen, van eenvoudige taken zoals specifieke rijen en kolommen uit de data selecteren, tot complexere taken zoals functies toepassen op groepen rijen, vergeleken met de gebruikelijke Python-methoden. Aan het einde van deze cursus kun je een functie toepassen op data op basis van een kenmerkwaarde, snel door grote gegevenssets itereren en data van verschillende groepen efficiënt manipuleren. Je past deze methoden toe op diverse praktijkdatasets, zoals pokerhanden of fooien in restaurants.

Vereisten

Data Manipulation with pandas

1

Selecting columns and rows efficiently

This chapter will give you an overview of why efficient code matters and selecting specific and random rows and columns efficiently.

The need for efficient coding I

What does time.time() measure?

Measuring time I

Measuring time II

Locate rows: .iloc[] and .loc[]

Row selection: loc[] vs iloc[]

Column selection: .iloc[] vs by name

Select random rows

Random row selection

Random column selection

Hoofdstuk Beginnen

2

Replacing values in a DataFrame

This chapter shows the usage of the replace() function for replacing one or multiple values using lists and dictionaries.

Replace scalar values using .replace()

Replacing scalar values I

Replace scalar values II

Replace values using lists

Replace multiple values I

Replace multiple values II

Replace values using dictionaries

Replace single values I

Replace single values II

Replace multiple values III

Most efficient method for scalar replacement

Hoofdstuk Beginnen

3

Efficient iterating

This chapter presents different ways of iterating through a Pandas DataFrame and why vectorization is the most efficient way to achieve it.

Looping using the .iterrows() function

Create a generator for a pandas DataFrame

The iterrows() function for looping

Looping using the .apply() function

.apply() function in every cell

.apply() for rows iteration

Vectorization over pandas series

Why vectorization in pandas is so fast?

pandas vectorization in action

Vectorization with NumPy arrays using .values()

Best method of vectorization

Vectorization methods for looping a DataFrame

Hoofdstuk Beginnen

4

Data manipulation using .groupby()

This chapter describes the groupby() function and how we can use it to transform values in place, replace missing values and apply complex functions group-wise.

Data transformation using .groupby().transform

The min-max normalization using .transform()

Transforming values to probabilities

Validation of normalization

When to use transform()?

Missing value imputation using transform()

Identifying missing values

Missing value imputation

Data filtration using the filter() function

When to use filtration?

Data filtration

Congratulations!

Hoofdstuk Beginnen

Efficiënte code schrijven met pandas

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Efficiënte code schrijven met pandas!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.