After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Объединение двух и более наборов данных необходимо практически в любом реальном анализе. Вы уже делали это в электронных таблицах с помощью VLOOKUP и похожих функций. Готовы применить этот опыт при переходе в мир Python? Отлично! В этом курсе вы узнаете все тонкости объединения наборов данных с помощью pandas — стандарта работы с табличными данными в Python. Вы будете применять функции pandas для объединения данных Национальной футбольной лиги (NFL) в привычной среде электронных таблиц. Освоив эти навыки, вы сможете использовать всю мощь pandas и включать в анализ более крупные и сложные наборы данных.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в объединение данных
В этой главе мы заложим основу для работы с joins в pandas. Вы узнаете о типах соединений и о том, как pandas повышает эффективность и производительность вашей работы.
- Объединение данных: насущная необходимость50 XP
- Зачем объединять данные50 XP
- Работа с разделёнными данными100 XP
- Работа с взаимодополняющими данными100 XP
- Конкатенация50 XP
- Конкатенация строк100 XP
- Конкатенация строк с дублирующимися индексами100 XP
- Конкатенация по столбцам100 XP
- Возможности и гибкость50 XP
- Преимущества объединения данных с помощью pandas100 XP
- Простой код для сложных объединений100 XP
2
Joins в стиле VLOOKUP
В этой главе вы научитесь использовать pandas для объединения данных — аналогично формулам VLOOKUP в электронных таблицах. Вы познакомитесь с тремя типами соединений, а затем подробно рассмотрите первый из них — соединения «один к одному».
3
Соединения «один ко многим»
В этой главе мы сосредоточимся на связях «один ко многим». Вы потренируетесь определять тип взаимосвязи ключевых столбцов и объединять датафреймы по столбцу, а также научитесь соединять два и более датафрейма по их индексам.
4
Продвинутые joins
В заключительной главе вы освоите продвинутые техники joins для работы со сложными данными. В качестве итогового испытания вас ждёт практический кейс, который проверит ваши навыки.
Joins в pandas для пользователей электронных таблиц
Курс
завершён
