Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 04.2026
Naucz się skutecznie i wydajnie łączyć zbiory danych w formacie tabelarycznym za pomocą biblioteki Python Pandas.
Zacznij kurs za darmo
PythonData Manipulation
4 godz.
12 filmów
44 Ćwiczenia
3,700 XP
4,492
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Łączenie dwóch lub więcej zbiorów danych jest niezbędne w niemal każdej analizie opartej na rzeczywistych danych. Robiłeś to wcześniej w arkuszach kalkulacyjnych za pomocą VLOOKUP i podobnych funkcji. Czy potrafisz wykorzystać to doświadczenie podczas przejścia do świata Pythona? Tak! W tym kursie nauczysz się, jak łączyć zbiory danych za pomocą biblioteki pandas – złotego standardu Pythona do pracy z danymi tabelarycznymi. Będziesz stosować funkcje pandas do łączenia danych z National Football League (NFL) w środowisku przypominającym arkusz kalkulacyjny. Dzięki tym umiejętnościom będziesz w stanie w pełni wykorzystać możliwości pandas i włączać większe, bardziej złożone zbiory danych do swoich analiz.

Wymagania wstępne

Python for Spreadsheet Users
1

Introduction to joining data

In this chapter, we'll build a foundation for using pandas to join data. You'll learn about the types of joins and how pandas can improve your effectiveness and productivity.
Zacznij rozdział
2

VLOOKUP-style joins

In this chapter, you'll learn how to use pandas for joining data in a way similar to using VLOOKUP formulas in a spreadsheet. You'll learn about three types of joins and then focus on the first type, one-to-one joins.
Zacznij rozdział
3

One-to-many joins

In this chapter, we'll focus on one-to-many relationships. You'll practice identifying the relationship of key columns and joining data frames by column. You'll also learn how to join two or more data frames based on their indices.
Zacznij rozdział
4

Advanced joins

In the final chapter, you'll learn advanced joining techniques to use when faced with challenging data. You'll be presented with a challenge of your own in the form of a case study that tests your skills.
Zacznij rozdział
Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Pandas Joins dla użytkowników arkuszy kalkulacyjnych już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.