After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Описание курса
Углубите свои знания Polars и освойте промежуточные техники преобразования и анализа данных. Научитесь очищать и искать текст, работать с временными рядами с помощью скользящих и оконных функций, а также объединять DataFrame через соединения и конкатенацию. Вы также создадите повторно используемые пользовательские выражения и примените продвинутую аналитику: квантили, гистограммы и корреляции. По завершении курса вы сможете уверенно решать сложные задачи обработки данных.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Преобразование данных с помощью выражений
В этой главе вы научитесь очищать и искать текстовые данные, извлекать паттерны из строк и использовать условные выражения для преобразования столбцов.
- Преобразование данных с помощью выражений50 XP
- Преобразование типов данных столбца100 XP
- Удаление пробелов100 XP
- Конкатенация текстовых столбцов100 XP
- Поиск и извлечение текста50 XP
- Поиск по тексту100 XP
- Извлечение строк из текста100 XP
- Замена нескольких шаблонов100 XP
- Создание условных выражений50 XP
- Категоризация клиентов с помощью условий100 XP
- Цепочка из нескольких условий100 XP
- Заполнение пропущенных значений100 XP
2
Работа с временными рядами и оконными функциями
Узнайте, как разбирать и обрабатывать даты, фильтровать и агрегировать данные по временным периодам, а также вычислять скользящую и накопительную статистику.
3
Объединение и соединение DataFrame
В этой главе рассматривается объединение DataFrame через конкатенацию, соединение по одному или нескольким столбцам, а также сопоставление строк по условиям или ближайшим значениям.
4
Пользовательские преобразования и продвинутая аналитика
Научитесь создавать повторно используемые пользовательские выражения, категоризировать данные с помощью квантилей и фиксированных порогов, а также анализировать ранжирование и корреляции.
Преобразование данных с помощью Polars
Курс
завершён

