Sari la conținutul principal

Curs

Scrierea codului eficient cu pandas

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 08.2022

Învață tehnici eficiente în pandas pentru a-ți optimiza codul Python.

Începe cursul gratuit

PythonProgramming

4 h

14 videoclipuri

45 Exerciții

3,500 XP

21,695

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

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

Data Manipulation with pandas

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 I

Ce măsoară time.time()?

Măsurarea timpului I

Măsurarea timpului II

Localizarea rândurilor: .iloc[] și .loc[]

Selectarea rândurilor: loc[] vs iloc[]

Selectarea coloanelor: .iloc[] vs. după nume

Selectează rânduri aleatorii

Selectarea aleatorie a rândurilor

Selectarea aleatorie a coloanelor

Începe capitolul

2

Înlocuirea valorilor într-un DataFrame

Acest capitol prezintă utilizarea funcției replace() pentru înlocuirea uneia sau mai multor valori cu ajutorul listelor și dicționarelor.

Înlocuirea valorilor scalare cu .replace()

Înlocuirea valorilor scalare I

Înlocuirea valorilor scalare II

Înlocuirea valorilor folosind liste

Înlocuirea mai multor valori I

Înlocuirea mai multor valori II

Înlocuirea valorilor folosind dicționare

Înlocuirea valorilor individuale I

Înlocuirea valorilor individuale II

Înlocuirea mai multor valori III

Cea mai eficientă metodă pentru înlocuirea valorilor scalare

Începe capitolul

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.

Iterare cu funcția .iterrows()

Creează un generator pentru un DataFrame pandas

Funcția iterrows() pentru parcurgerea buclelor

Iterarea folosind funcția .apply()

Funcția .apply() pe fiecare celulă

.apply() pentru iterarea pe rânduri

Vectorizare peste serii pandas

De ce vectorizarea în pandas este atât de rapidă?

Vectorizarea în pandas în acțiune

Vectorizare cu array-uri NumPy folosind .values()

Cea mai bună metodă de vectorizare

Metode de vectorizare pentru iterarea unui DataFrame

Începe capitolul

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.

Transformarea datelor cu .groupby().transform

Normalizarea min-max folosind .transform()

Transformarea valorilor în probabilități

Validarea normalizării

Când să folosești transform()?

Imputarea valorilor lipsă folosind transform()

Identificarea valorilor lipsă

Imputarea valorilor lipsă

Filtrarea datelor cu funcția filter()

Când să folosești filtrarea?

Filtrarea datelor

Felicitări!

Începe capitolul

Scrierea codului eficient cu pandas

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Scrierea codului eficient cu pandas astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.