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Descrição do curso
Descubra a manipulação eficiente de dados com Polars
Polars é um pacote poderoso e de uso geral para trabalhar com dados tabulares em Python. Projetado para velocidade e eficiência, o Polars é uma ótima escolha para tudo, desde exploração rápida de dados até análises detalhadas. Neste curso, você aprenderá os fundamentos de usar o Polars para trabalhar com seus dados.Carregue, Explore e Limpe Seus Dados
Você começará aprendendo a importar arquivos CSV para DataFrames do Polars, resumir seu conteúdo e selecionar os dados que mais importam. Em seguida, você vai descobrir como limpar seu conjunto de dados, identificando e removendo dados ausentes ou duplicados.Analise e visualize seus dados com eficiência
Em seguida, você enfrentará uma análise de dados mais detalhada ao dividir seus dados em grupos e calcular estatísticas para cada grupo. Você também vai praticar a transformação de colunas com expressões do Polars e ver como o Polars facilita transformar várias colunas ao mesmo tempo. A visualização é crucial para obter insights dos seus dados e comunicar esses insights a outras pessoas. Ao final do curso, você será capaz de criar visualizações claras para apresentar insights.Otimize com a Execução Lazy do Polars
Um recurso poderoso do Polars é que ele pode otimizar seu código para aumentar o desempenho. Você aprenderá como habilitar a otimização e entender como essas otimizações funcionam. Com a experiência adquirida neste curso, você estará pronto para usar o Polars em uma ampla variedade de tarefas de dados do mundo real e descobrir insights valiosos.Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Criando DataFrames e selecionando dados
Neste capítulo, você vai aprender como criar um DataFrame a partir de um CSV, como inspecionar um DataFrame, como selecionar subconjuntos de linhas e colunas e como ordenar e resumir um DataFrame.
- Introdução ao DataFrame do Polars50 XP
- Carregar um CSV em um DataFrame100 XP
- Inspecionar um DataFrame100 XP
- Criando subconjuntos de um DataFrame50 XP
- Criando uma Series a partir de um DataFrame100 XP
- Selecionando subconjuntos de um DataFrame com notação de colchetes100 XP
- Selecione um subconjunto de colunas com .select()100 XP
- Classificando e resumindo um DataFrame50 XP
- Classificando os dados de VE100 XP
- Resumindo um DataFrame100 XP
- Valores extremos em um DataFrame100 XP
2
Transformando dados com expressões
Em seguida, você vai aprender como transformar dados com expressões, como adicionar ou atualizar colunas em um DataFrame, como trabalhar com várias colunas e terá uma introdução ao modo lazy e à otimização de consultas.
3
Analisando dados
No capítulo final, você vai aprender como filtrar um DataFrame para obter um subconjunto de linhas, como lidar com valores ausentes ou duplicados, como agrupar por uma ou mais colunas e como converter um DataFrame entre os formatos longo e amplo.
Introdução ao Polars
Curso
concluído
