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Início Data Analysis

Curso

Manipulação de Dados em Julia

BásicoNível de habilidade

Atualizado 05/2024

Domine a manipulação de dados em Julia: inspecione, transforme, agrupe e visualize DataFrames com dados reais.

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Descrição do curso

Julia é uma linguagem de programação nova e empolgante, criada para Machine Learning, computação científica e mineração de dados. Este curso vai dar a você o conhecimento necessário para começar sua jornada de manipulação de dados em Julia.Vamos aproveitar seu conhecimento de DataFrames dos cursos Introduction to Julia e Intermediate Julia. Ao final do curso, você terá as habilidades essenciais para inspecionar, transformar, agrupar e visualizar DataFrames — entre outras.

Pré-requisitos

Introduction to Julia Intermediate Julia

1

Inspecting DataFrames

Take your first steps toward complex data manipulation in Julia! Learn how to personalize your experience with the DataFrames package and how to create data visualizations using the Plots package.

Diving into DataFrames

Symbols vs. Strings

Describe it to me

Missing anything?

Selecting columns

Column selection

Selecting patterns

Regular penguins

Exploring Data with Visualizations

Flipper distribution

Rating vs. cocoa percentages

Plotting minimum wages over time

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2

Working with columns

Columns are the basic building blocks of DataFrames. Knowing how to handle columns is essential for your data manipulation journey. You'll learn how to reorder and drop columns, as well as how to apply functions to individual rows and whole columns.

Dropping and moving columns

Penguin drop

Reordering of wages

Manipulating columns

Using select()

Penguin transformations

Combining chocolates

What shall you use?

Creating new columns

Copy the capitals

Column or row?

Chocolate percentages

Iniciar Capítulo

3

Aggregating DataFrames

In this chapter, you'll learn how to group data and calculate grouped summary statistics, as well as how to create pivot tables. You'll also learn how to improve the readability of your code with the Chain.jl package.

Exploring grouped data

Wages multiple ways

Penguin group counts

Unique chocolate beans

Duplicate rows or not?

Grouped summary statistics

Penguin characteristics

Chocolate location vs. rating

Pivoting data

Reshaping wages

Chocolate location pivot

Improving readability with Chain.jl

Chaining chocolates

Penguin plotting in chain

Minimum wage by region

Iniciar Capítulo

4

Improving Your Workflow

Learn how to load and join datasets, as well as how to handle missing values. Then it's time to fit everything together!

Loading and writing CSV files

Decimals and delimiters

Loading the 80s

Write it down

Joining data

State joins capitals

Penguin joins

Handling missing values

Dropping missing values

Replacing rating with median

Replacing rating with group median

Efficient workflow

First steps with flights

Missing delays?

Delays on US airports

Iniciar Capítulo

Manipulação de Dados em Julia

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