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Curso

Python for R Users

IntermediárioNível de habilidade

Actualizado 03/2023

This course is for R users who want to get up to speed with Python!

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PythonProgramming5 horas15 vídeos57 Exercícios4,950 XP14,865Certificado de conclusão

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Tentar DataCamp for Business

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Descrição do curso

Python and R have seen immense growth in popularity in the "Machine Learning Age". They both are high-level languages that are easy to learn and write. The language you use will depend on your background and field of study and work. R is a language made by and for statisticians, whereas Python is a more general purpose programming language. Regardless of the background, there will be times when a particular algorithm is implemented in one language and not the other, a feature is better documented, or simply, the tutorial you found online uses Python instead of R.In either case, this would require the R user to work in Python to get his/her work done, or try to understand how something is implemented in Python for it to be translated into R. This course helps you cross the R-Python language barrier.

Pré-requisitos

Introduction to Writing Functions in R

1

The Basics

Iniciar Capítulo

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

NumPy arrays

Pandas DataFrames

2

Control flow, Loops, and Functions

Iniciar Capítulo

Control flow and loops

Control flow

Individual binge drinking function

General binge drinking function

Lambda functions

Comprehensions

Mapping functions

List comprehension

Dictionary comprehension

3

Pandas

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Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Integers and floats

Advanced Pandas

Missing values

4

Plotting

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Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

5

Capstone

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NYC flights data

Load multiple data files

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Dummy variables

Python for R Users

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