Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และดึงข้อมูลเชิงคุณค่าออกมาได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น เป็นทักษะที่ขาดไม่ได้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคน เมื่อทำงานกับข้อมูลขนาดเล็ก เรามักไม่รู้สึกว่าโค้ดทำงานช้าเพียงใด คอร์สนี้จะต่อยอดความรู้ด้าน Python และไลบรารี pandas แล้วแนะนำฟังก์ชันในตัวของ pandas ที่ช่วยให้ทำงานได้เร็วขึ้น ฟังก์ชันในตัวของ pandas ช่วยให้จัดการงานได้ทั้งแบบง่าย เช่น การเลือกข้อมูลเฉพาะส่วน ไปจนถึงงานซับซ้อน เช่น การประยุกต์ใช้ฟังก์ชันกับกลุ่มข้อมูล ได้เร็วกว่าวิธีปกติของ Python มาก เมื่อจบคอร์สนี้ จะสามารถประยุกต์ใช้ฟังก์ชันกับข้อมูลตามค่าของฟีเจอร์ วนซ้ำผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และจัดการข้อมูลในแต่ละกลุ่มได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจะได้ฝึกใช้วิธีเหล่านี้กับชุดข้อมูลจริง เช่น ไพ่โป๊กเกอร์ หรือข้อมูลทิปของร้านอาหาร
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การเลือกคอลัมน์และแถวอย่างมีประสิทธิภาพ
บทนี้จะให้ภาพรวมว่าเหตุใดโค้ดที่มีประสิทธิภาพจึงสำคัญ รวมถึงวิธีเลือกแถวและคอลัมน์แบบเจาะจงและแบบสุ่มอย่างมีประสิทธิภาพ
2
การแทนที่ค่าใน DataFrame
บทนี้แสดงการใช้งานฟังก์ชัน replace() สำหรับแทนที่ค่าเดียวหรือหลายค่าโดยใช้ลิสต์และดิกชันนารี
3
การวนซ้ำอย่างมีประสิทธิภาพ
บทนี้นำเสนอวิธีต่าง ๆ ในการวนซ้ำผ่าน DataFrame ของ pandas และอธิบายว่าเหตุใด vectorization จึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
4
การจัดการข้อมูลด้วย .groupby()
บทนี้อธิบายฟังก์ชัน groupby() และวิธีใช้เพื่อแปลงค่าในตำแหน่งเดิม แทนที่ค่าที่หายไป และประยุกต์ใช้ฟังก์ชันที่ซับซ้อนในแต่ละกลุ่ม
การเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพด้วย pandas
เรียนจบแล้ว

