After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Откройте для себя обработку данных с pandas
С этим курсом вы узнаете, почему pandas — самая популярная в мире библиотека Python, используемая для всего: от обработки данных до анализа данных. Вы узнаете, как работать с DataFrame, извлекая, фильтруя и преобразуя реальные наборы данных для анализа.С pandas вы изучите все основные концепции data science. Используя реальные данные, включая показатели продаж Walmart и временные ряды глобальной температуры, вы научитесь импортировать, очищать данные, рассчитывать статистику и создавать визуализации — с помощью pandas, чтобы расширить возможности Python.
Работайте с данными pandas, чтобы изучить основные концепции науки о данных
Вы начнёте с освоения основ pandas, включая то, как просматривать DataFrame и выполнять некоторые базовые преобразования. Вы также узнаете об агрегировании DataFrame, прежде чем перейти к срезам и индексированию.Вы завершите курс, научившись визуализировать содержимое своих DataFrame, работая с набором данных, содержащим еженедельные продажи авокадо в США.
Научитесь работать с DataFrame
Пройдя этот курс по pandas, вы поймёте, как использовать эту библиотеку Python для работы с данными. У вас будет понимание DataFrames и того, как их использовать, а также вы сможете визуализировать свои данные в Python.Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Агрегация данных
Итоговые значения
Вы научитесь обобщать данные, рассчитывая ключевые статистические показатели, такие как итоговые суммы, средние значения и количество, что позволит вам извлекать значимые инсайты из необработанных данных.
Один группирующий столбец
Вы научитесь разбивать сводную статистику по категориям, что позволит вам сравнивать показатели в разных группах и выявлять закономерности в ваших данных.
Группировка по нескольким столбцам
Вы научитесь анализировать данные сразу в нескольких измерениях, что позволит вам выявлять тонкие закономерности, детализируя сводные показатели по нескольким категориям одновременно.
2
Преобразование данных
Базовые преобразования
Вы научитесь создавать новые столбцы путем комбинирования и вычисления значений на основе существующих данных, что позволит вам получать коэффициенты и другие метрики, недоступные в исходном наборе данных.
Сложные преобразования
Вы научитесь выполнять многоэтапные расчеты и вычислять проценты от итоговых значений, что позволит вам создавать сложные метрики, зависящие от промежуточных результатов.
3
Фильтрация данных
Базовая фильтрация
Вы научитесь извлекать определенные строки из ваших данных на основе условий, что позволит вам сосредоточить анализ на релевантных подмножествах, а также обрабатывать пропущенные значения и текстовые паттерны.
Множественные условия
Вы научитесь фильтровать данные по нескольким критериям одновременно, что позволит вам извлекать именно те строки, которые необходимы, комбинируя условия с помощью логики AND и OR.
Сложная фильтрация
Вы научитесь упрощать сложную фильтрацию, разделяя условия на отдельные столбцы, и извлекать результаты, обратные условиям фильтра, что сделает ваш анализ более прозрачным и проверяемым.
4
Условные операции
Условное преобразование
Вы научитесь применять различные вычисления на основе конкретных условий, что позволит вам стандартизировать значения, классифицировать данные по категориям и обрабатывать различные сценарии в ваших данных.
Условная агрегация
Вы научитесь вычислять сводные показатели, включающие только те значения, которые соответствуют определенным критериям. Это позволит вам рассчитывать детальные метрики, такие как «среднее значение только для задержанных рейсов» внутри каждой группы.
Работа с данными в pandas
Курс
завершён
