Перейти к основному содержимому

Главная Python

Курс

Pandas Joins for Spreadsheet Users

Средний уровеньУровень навыков

Обновлено 04.2026

Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.

Начать курс бесплатно

PythonData Manipulation

4 ч

12 видео

44 Упражнения

3,700 XP

4,492

Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

Joining two or more datasets is necessary for almost any real-world analysis. You’ve done it before with spreadsheets using VLOOKUP and related functions. Can you build on this experience as you transition to the world of Python? Yes! In this course you will learn the ins and outs of bringing datasets together with pandas, Python’s gold standard for manipulating tabular data. You’ll apply pandas functions to combine data from the National Football League (NFL) framed in a familiar spreadsheet environment. Armed with these skills you will be able to harness the power of pandas and integrate larger, more complex datasets into any analysis.

Необходимые условия

Python for Spreadsheet Users

1

Introduction to joining data

In this chapter, we'll build a foundation for using pandas to join data. You'll learn about the types of joins and how pandas can improve your effectiveness and productivity.

Joining data: a real-world necessity

The need for joining data

Working with split data

Working with complementary data

Concatenation

Concatenating rows

Concatenating rows with duplicated indexes

Concatenating columns

Power and flexibility

Advantages of pandas joins

Simple coding for complex merges

Начать главу

2

VLOOKUP-style joins

In this chapter, you'll learn how to use pandas for joining data in a way similar to using VLOOKUP formulas in a spreadsheet. You'll learn about three types of joins and then focus on the first type, one-to-one joins.

Types of joins

One-to-one joins

One-to-many joins

Many-to-many joins

A closer look at one-to-one joins

Unscrambling the framework.

Replicating VLOOKUP

Merging on two or more keys

Combining common data with inner joins

Object-oriented merges

Basic inner joins

Dealing with different names

Choosing the correct join method

Начать главу

3

One-to-many joins

In this chapter, we'll focus on one-to-many relationships. You'll practice identifying the relationship of key columns and joining data frames by column. You'll also learn how to join two or more data frames based on their indices.

"Out of many, one"

Framework part 2: one-to-many merges

Identifying one-to-many relationships

Joining on key columns

Checking for duplicate keys

Completing a one-to-many merge

Index-based joins

Joining on index

Joining multiple tables

Reviewing the one-to-many join

Начать главу

4

Advanced joins

In the final chapter, you'll learn advanced joining techniques to use when faced with challenging data. You'll be presented with a challenge of your own in the form of a case study that tests your skills.

Joining data in real life

Mixing indexes and columns

Suffixes and indicators

Working with time data

Combining time series

Matching to the nearest time

Recap and case study

Case study challenge - part 1

Case study challenge - part 2

Case study challenge - part 3

Начать главу

Pandas Joins for Spreadsheet Users

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Pandas Joins for Spreadsheet Users уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.