After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Capacitatea de a lucra eficient cu seturi mari de date și de a extrage informații valoroase este o abilitate indispensabilă pentru orice viitor specialist în date. Când lucrăm cu cantități mici de date, nu realizăm întotdeauna cât de lent poate fi codul. Acest curs se bazează pe cunoștințele tale de Python și biblioteca pandas, introducând funcții pandas eficiente pentru a realiza sarcini mai rapid. Funcțiile built-in din pandas îți permit să abordezi atât sarcini simple – cum ar fi selectarea unor înregistrări și caracteristici specifice din date – cât și sarcini complexe, precum aplicarea de funcții pe grupuri de înregistrări, mult mai rapid decât metodele obișnuite din Python. La finalul cursului, vei putea aplica o funcție asupra datelor în funcție de valoarea unei caracteristici, să parcurgi seturi mari de date rapid și să manipulezi date aparținând unor grupuri diferite în mod eficient. Vei aplica aceste metode pe o varietate de seturi de date din lumea reală, precum mâini de poker sau bacșișuri la restaurante.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Selectarea eficientă a coloanelor și rândurilor
Acest capitol îți oferă o privire de ansamblu asupra importanței codului eficient și a modului de selectare eficientă a rândurilor și coloanelor specifice sau aleatoare.
- Nevoia de cod eficient I50 XP
- Ce măsoară time.time()?50 XP
- Măsurarea timpului I100 XP
- Măsurarea timpului II100 XP
- Localizarea rândurilor: .iloc[] și .loc[]50 XP
- Selectarea rândurilor: loc[] vs iloc[]100 XP
- Selectarea coloanelor: .iloc[] vs. după nume100 XP
- Selectează rânduri aleatorii50 XP
- Selectarea aleatorie a rândurilor100 XP
- Selectarea aleatorie a coloanelor100 XP
2
Înlocuirea valorilor într-un DataFrame
Acest capitol prezintă utilizarea funcției replace() pentru înlocuirea uneia sau mai multor valori cu ajutorul listelor și dicționarelor.
3
Iterare eficientă
Acest capitol prezintă diferite modalități de a itera printr-un DataFrame pandas și explică de ce vectorizarea este cea mai eficientă abordare.
4
Manipularea datelor cu .groupby()
Acest capitol descrie funcția groupby() și modul în care o putem folosi pentru a transforma valori în loc, a înlocui valorile lipsă și a aplica funcții complexe la nivel de grup.
Scrierea codului eficient cu pandas
Curs
finalizat
