After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Capacitatea de a combina și utiliza mai multe seturi de date este o abilitate esențială pentru orice viitor specialist în date. pandas reprezintă una dintre bibliotecile de bază ale ecosistemului Python pentru știința datelor – Stack Overflow înregistrează 5 milioane de vizualizări pentru întrebările despre pandas. Învață să lucrezi cu mai multe DataFrame-uri, combinându-le, organizându-le, îmbinându-le și restructurându-le cu ajutorul pandas. Vei lucra cu seturi de date de la Banca Mondială și din orașul Chicago. La finalul cursului, vei dispune de un set solid de abilități pentru îmbinarea datelor în pandas.Videoclipurile conțin transcrieri live pe care le poți afișa apăsând „Show transcript" în colțul din stânga jos al playerului.Glosarul cursului se află în secțiunea de resurse din dreapta.Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de minimum 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea apăsând pe notificarea CPE credits din dreapta.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Noțiuni de bază despre îmbinarea datelor
Află cum poți îmbina date disparate folosind inner join-uri. Combinând informații din mai multe surse, vei descoperi insight-uri valoroase care altfel ar fi rămas ascunse. Vei învăța, de asemenea, cum relația dintre aceste surse – de tipul unu-la-unu sau unu-la-mai-mulți – poate influența rezultatele obținute.
- Îmbinare internă50 XP
- Pe ce coloană faci unirea?50 XP
- Primul tău inner join100 XP
- Inner join-uri și numărul de rânduri returnate100 XP
- Relații unu-la-mulți50 XP
- Clasificarea relațiilor unu-la-mai-mulți100 XP
- Îmbinare unu-la-mulți100 XP
- Îmbinarea mai multor DataFrame-uri50 XP
- Numărul total de călători într-o lună100 XP
- Îmbinarea a trei tabele100 XP
- Îmbinare unu-la-mulți cu mai multe tabele100 XP
2
Îmbinarea tabelelor cu tipuri diferite de join
Aprofundează-ți cunoștințele despre join-uri. În acest capitol, vei lucra cu date despre filme din TMDb pe măsură ce înveți despre left join, right join și outer join. Vei descoperi, de asemenea, cum să îmbini un tabel cu el însuși și cum să realizezi join-uri după indexul unui DataFrame.
3
Îmbinare avansată și concatenare
În acest capitol, vei folosi tehnici puternice de filtrare, inclusiv semi-join-uri și anti-join-uri. Vei învăța și cum să combini DataFrame-uri pe verticală și să folosești funcția pandas.concat pentru a crea noi seturi de date. În final, deoarece datele sunt rareori curate, vei învăța și cum să validezi structurile de date nou create.
4
Îmbinarea datelor ordonate și a seriilor de timp
În acest ultim capitol, vei trece la nivel următor și vei învăța să aplici metodele specializate din pandas pentru îmbinarea datelor de tip time-series și a datelor ordonate, folosind date financiare și economice reale din orașul Chicago. Vei învăța, de asemenea, cum să interoghezi tabelele rezultate în format SQL și cum să depivotezi datele cu metoda melt.
Îmbinarea datelor cu pandas
Curs
finalizat
