ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หน้าหลัก Python

คอร์ส

Data Transformation with Polars

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 03/2569

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

เริ่มคอร์สฟรี

PythonData Manipulation

4 ชม.

14 วิดีโอ

54 แบบฝึกหัด

4,700 XP

ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

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

Converting column data types

Removing whitespace

Concatenating text columns

Searching and extracting text

Searching text

Extracting strings from text

Replacing multiple patterns

Creating conditional expressions

Categorizing customers with conditions

Chaining multiple conditions

Filling missing values

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

Parsing datetime strings

Extracting the hour component

Calculating rental period end times

Filtering and aggregating by time period

Filtering for a specific datetime

Filtering for a time range

Calculating weekly rental totals

Rolling and cumulative aggregations

Calculating a rolling sum

Calculating cumulative rentals

Rolling aggregations on multiple columns

Transforming data by group

Calculating the hourly total with window functions

Calculating the difference from hourly mean

Grouping by multiple columns with window functions

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

Stacking regional listings

Adding flag columns

Adding new rows efficiently

Joining DataFrames

Adding host information

Matching on unique combinations

Preserving all listings

Finding gaps in both DataFrames

Joining DataFrames by condition or nearest match

Matching listings to budget requests

Filtering with multiple conditions

Matching to the nearest price update

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

Converting streams to billions

Creating reusable expressions

Adding a custom expression

Calculating quantiles and histograms

Calculating popularity quantiles

Binning streams into tiers

Building a popularity histogram

Calculating ranks and correlations

Ranking albums with tie handling

Building a correlation matrix

Custom summaries with describe

Wrapping up

เริ่มบท

Data Transformation with Polars

คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนทันที

In collaboration with

This course is a collaborative effort between DataCamp and Polars.

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรม 2 คนขึ้นไปหรือไม่?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp เต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ผู้สอน

Liam Brannigan

Liam Brannigan

Senior Data Scientist, Polars Contributor

ผู้ร่วมงาน

คอร์ส แหล่งข้อมูล

reviewsชุดข้อมูล

bikesชุดข้อมูล

hotelsชุดข้อมูล

spotifyชุดข้อมูล

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น Data Transformation with Polars วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google แสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา