Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Muitas vezes, os dados estão em um formato legível para humanos, mas não são adequados para análise. É aí que o pandas ajuda — ele é uma ferramenta poderosa para remodelar DataFrames em diferentes formatos. Neste curso, você vai desenvolver suas habilidades de cientista e analista de dados ao aprender a manipular colunas de texto (strings) e dados aninhados em um DataFrame. Você vai trabalhar com dados do mundo real, incluindo avaliações de jogadores da FIFA, resenhas de livros e dados de churn, enquanto aprende a transformar um DataFrame do formato wide para long, empilhar e desempilhar linhas e colunas e obter estatísticas descritivas de um DataFrame com multi-índice.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução à reestruturação de dados
Vamos começar entendendo os conceitos de formatos wide e long e as vantagens de usar cada um. Em seguida, você vai aprender a pivotar dados do formato long para o formato wide e a obter estatísticas resumidas de um DataFrame grande.
- Formatos de dados wide e long50 XP
- O longo e o largo100 XP
- Invertendo jogadores100 XP
- Reestruturando usando o método pivot50 XP
- Driblando o método pivot100 XP
- Jogador ofensivo ou defensivo?100 XP
- Repita o último passo!100 XP
- Tabelas dinâmicas50 XP
- Revisando os movimentos100 XP
- Explorando o grande clássico100 XP
- O mais alto e o mais pesado100 XP
2
Convertendo entre os formatos wide e long
Domine a técnica de transformar DataFrames do formato wide para long. Neste capítulo, você vai aprender a usar o método de melting e a função wide to long, antes de descobrir como lidar com colunas de texto concatenando ou dividindo conteúdo.
3
Empilhando e desempilhando DataFrames
Neste capítulo, você vai elevar suas habilidades de manipulação de dados usando indexação em múltiplos níveis. Você vai aprender a remodelar DataFrames rearranjando níveis dos índices de linha para o eixo de colunas, ou vice-versa. Também vai adquirir as habilidades necessárias para lidar com dados ausentes gerados nos processos de empilhamento e desempilhamento.
4
Reestruturação avançada
Você vai encerrar aprendendo a combinar o processo de reestruturação com agrupamentos para realizar manipulações rápidas. Por fim, vai descobrir como transformar colunas com dados em formato de lista e lidar com dados aninhados complexos, como arquivos JSON aninhados.
Reestruturando dados com pandas
Curso
concluído
