После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Описание курса
Discover Efficient Data Manipulation with Polars
Polars is a powerful, general-purpose package for working with tabular data in Python. Designed for speed and efficiency, Polars is a great choice for everything from quick data exploration to detailed analytics. In this course, you'll learn the fundamentals of using Polars to work with your data.Load, Explore, and Clean Your Data
You'll start by learning how to import CSV files into Polars DataFrames, summarize their contents, and select the data that matters most. Next, you’ll discover how to clean your dataset by finding and removing missing or duplicated data.Analyze and Visualize Your Data Efficiently
Then you'll tackle more detailed data analysis as you split your data into groups and calculate statistics for each group. You’ll also practice transforming columns with Polars expressions, and see how Polars makes it easy to transform multiple columns at once. Visualization is crucial for getting insight from your data and communicating these insights to others. By the end of the course you'll be able to create clear visualizations to present insights.Optimize with Polars Lazy Execution
A powerful feature of Polars is that it can optimize your code to boost performance. You'll learn how to enable optimization and understand how these optimizations work. With your experience from this course, you’ll be ready to use Polars for a wide range of real-world data tasks and uncover valuable insights.Предварительные требования
Программа
План курса
1
Создание DataFrame и выборка данных
В этой главе вы научитесь создавать DataFrame из CSV-файла, просматривать его содержимое, выбирать подмножества строк и столбцов, а также сортировать и агрегировать данные.
- Введение в DataFrame Polars50 XP
- Загрузка CSV-файла в DataFrame100 XP
- Изучение DataFrame100 XP
- Выборка данных из DataFrame50 XP
- Создание Series из DataFrame100 XP
- Выборка данных из DataFrame с помощью скобочной нотации100 XP
- Выбор подмножества столбцов с помощью .select()100 XP
- Сортировка и агрегирование DataFrame50 XP
- Сортировка данных об электромобилях100 XP
- Сводная статистика DataFrame100 XP
- Крайние значения в DataFrame100 XP
2
Преобразование данных с помощью выражений
Далее вы узнаете, как преобразовывать данные с помощью выражений, добавлять и обновлять столбцы в DataFrame, работать с несколькими столбцами, а также познакомитесь с ленивым режимом и оптимизацией запросов.
3
Анализ данных
В заключительной главе вы научитесь фильтровать DataFrame для получения подмножества строк, обрабатывать пропущенные и дублирующиеся значения, группировать данные по одному или нескольким столбцам, а также преобразовывать DataFrame из длинного формата в широкий и обратно.
Введение в Polars
Курс
завершён

