ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

บ้าน Python

Courses

Data Transformation with Polars

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 03/2569

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

PythonData Manipulation4 ชม.14 videos54 Exercises4,700 เอ็กซ์พีคำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

Take your Polars skills further with intermediate techniques for data transformation and analysis. Learn to clean and search text, work with time series using rolling and window functions, and combine DataFrames through joins and concatenation. You'll also create reusable custom expressions and apply advanced analytics, such as quantiles, histograms, and correlations. By the end, you'll be equipped to handle complex data workflows with confidence.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Introduction to Polars Intermediate Python for Developers

1

Transforming Data with Expressions

In this chapter, you'll learn how to clean and search text data, extract patterns from strings, and use conditional expressions to transform columns.

Transforming Data with Expressions

50 เอ็กซ์พี

Converting column data types

100 เอ็กซ์พี

Removing whitespace

100 เอ็กซ์พี

Concatenating text columns

100 เอ็กซ์พี

Searching and extracting text

50 เอ็กซ์พี

Searching text

100 เอ็กซ์พี

Extracting strings from text

100 เอ็กซ์พี

Replacing multiple patterns

100 เอ็กซ์พี

Creating conditional expressions

50 เอ็กซ์พี

Categorizing customers with conditions

100 เอ็กซ์พี

Chaining multiple conditions

100 เอ็กซ์พี

Filling missing values

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Working with Time Series and Window Functions

Learn how to parse and manipulate dates, filter and aggregate data by time periods, and calculate rolling and cumulative statistics.

Parsing and manipulating dates

50 เอ็กซ์พี

Parsing datetime strings

100 เอ็กซ์พี

Extracting the hour component

100 เอ็กซ์พี

Calculating rental period end times

100 เอ็กซ์พี

Filtering and aggregating by time period

50 เอ็กซ์พี

Filtering for a specific datetime

100 เอ็กซ์พี

Filtering for a time range

100 เอ็กซ์พี

Calculating weekly rental totals

100 เอ็กซ์พี

Rolling and cumulative aggregations

50 เอ็กซ์พี

Calculating a rolling sum

100 เอ็กซ์พี

Calculating cumulative rentals

100 เอ็กซ์พี

Rolling aggregations on multiple columns

100 เอ็กซ์พี

Transforming data by group

50 เอ็กซ์พี

Calculating the hourly total with window functions

100 เอ็กซ์พี

Calculating the difference from hourly mean

100 เอ็กซ์พี

Grouping by multiple columns with window functions

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Combining and Joining DataFrames

This chapter covers combining DataFrames via concatenation, joining on single or multiple columns, and matching rows based on conditions or nearest values.

Concatenating DataFrames

50 เอ็กซ์พี

Stacking regional listings

100 เอ็กซ์พี

Adding flag columns

100 เอ็กซ์พี

Adding new rows efficiently

100 เอ็กซ์พี

Joining DataFrames

50 เอ็กซ์พี

Adding host information

100 เอ็กซ์พี

Matching on unique combinations

100 เอ็กซ์พี

Preserving all listings

100 เอ็กซ์พี

Finding gaps in both DataFrames

100 เอ็กซ์พี

Joining DataFrames by condition or nearest match

50 เอ็กซ์พี

Matching listings to budget requests

100 เอ็กซ์พี

Filtering with multiple conditions

100 เอ็กซ์พี

Matching to the nearest price update

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Custom Transformations and Advanced Analytics

Learn how to build reusable custom expressions, categorize data using quantiles and fixed thresholds, and analyze rankings and correlations.

Applying custom transformations

50 เอ็กซ์พี

Converting streams to billions

100 เอ็กซ์พี

Creating reusable expressions

100 เอ็กซ์พี

Adding a custom expression

100 เอ็กซ์พี

Calculating quantiles and histograms

50 เอ็กซ์พี

Calculating popularity quantiles

100 เอ็กซ์พี

Binning streams into tiers

100 เอ็กซ์พี

Building a popularity histogram

100 เอ็กซ์พี

Calculating ranks and correlations

50 เอ็กซ์พี

Ranking albums with tie handling

100 เอ็กซ์พี

Building a correlation matrix

100 เอ็กซ์พี

Custom summaries with describe

100 เอ็กซ์พี

Wrapping up

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Data Transformation with Polars

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

In collaboration with

This course is a collaborative effort between DataCamp and Polars.

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

instructors

Liam Brannigan

Senior Data Scientist, Polars Contributor

collaborators

James Chapman

Stan Konkin

Courses resources

reviewsdatasets

bikesdatasets

hotelsdatasets

spotifydatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Data Transformation with Polars วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา