Lärstig
Importera och rensa data i Python
Skapa ditt kostnadsfria konto
Fortsätt med GoogleVisa fler alternativeller
Omtyckt av lärande på tusentals företag
Utbildar du ett team?
Prova för företagBeskrivning av inlärningsväg
Importera och rensa data i Python
Bemästra dataimport och datarensning i Python
Lås upp kraften i dina data genom att lära dig hur du effektivt importerar och rensar dem med Python. I den här banan får du de grundläggande färdigheter som behövs för att förbereda dina data för korrekt och meningsfull analys. Upptäck hur du hanterar olika filformat, arbetar med API:er och löser verkliga problem med datakvalitet.Lär dig importera data från flera källor
Utöka din verktygslåda för dataimport när du lär dig att:- Läs data från .csv-, .xls- och textfiler
- Anslut till databaser och importera data med hjälp av SQL-frågor
- Skrapa data från webben och komma åt API:er
- Hantera olika filkodningar och avgränsare
- Kombinera data från flera källor till en enda datamängd
Utveckla robusta tekniker för datarensning
Säkerställ noggrannheten och tillförlitligheten i din analys genom att bemästra viktiga tekniker för datarensning. Genom praktiska övningar lär du dig att identifiera och åtgärda saknade, duplicerade och inkonsekventa data, konvertera datatyper och hantera felaktig formatering. Du kommer också att utföra datavalidering, hantera avvikande värden och tillämpa avancerad strängmanipulation för att standardisera data. Dessutom kommer du att implementera metoder för postlänkning för att effektivt slå samman dataset, vilket förbereder dina data för korrekt och meningsfull analys.Få praktiska färdigheter med verkliga dataset
Under hela spåret kommer du att arbeta med varierade, verkliga datamängder som restaurangrecensioner, bostadspriser och data från sociala medier. Genom att tillämpa dina färdigheter på realistiska scenarier utvecklar du självförtroendet att hantera utmaningar med datarensning i dina egna projekt och ditt professionella arbete.Utnyttja kraften i Pythons dataekosystem
Utnyttja Python:s rika bibliotek och verktyg för datavetenskap, inklusive:- pandas för datamanipulation och rensning
- NumPy för numerisk beräkning
- Reguljära uttryck för avancerad strängbearbetning *Tweepy för att komma åt Twitters API
- Beautiful Soup för web scraping
Förbered dig för en datadriven karriär
Oavsett om du är en blivande data scientist, analytiker eller affärsproffs är förmågan att importera och rensa data avgörande i dagens datadrivna värld. Genom att slutföra denna Track kommer du att vara väl rustad för att effektivt förbereda data för analys och maskininlärning, säkerställa kvaliteten och integriteten i dina dataset samt kombinera data från olika källor för heltäckande insikter. Du kommer också att vara förberedd för att samarbeta effektivt med datateam och intressenter samt hantera datarelaterade utmaningar inom en bred uppsättning branscher.Förkunskapskrav
Det finns inga förkunskapskrav för den här inlärningsvägenCourse
Lär dig importera data till Python från olika källor, som Excel, SQL, SAS och direkt från webben.
Course
Förbättra dina färdigheter i att importera data med Python och lär dig arbeta med webb- och API-data.
Course
Lär dig att diagnostisera och åtgärda smutsig data och utveckla färdigheterna som behövs för att omvandla din rådata till korrekta insikter!
Course
Omforma DataFrames från brett till långt format, stapla och avstapla rader och kolumner, och hantera DataFrames med flera index.
Project
Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.
Skill Assessment
slutförd
Tjäna ett prestationsbevis
Lägg till det här beviset i din LinkedIn-profil, ditt CV eller din meritförteckningDela det i sociala medier och i din medarbetarutvärderingRegistrera dig nu
Gå med 19 miljoner lärande och börja Importera och rensa data i Python idag!
Skapa ditt kostnadsfria konto
Fortsätt med GoogleVisa fler alternativeller
Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobilen
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.