Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
İki veya daha fazla veri kümesini birleştirmek, gerçek dünyadaki hemen her analiz için gereklidir. Bunu daha önce elektronik tablolarda VLOOKUP ve benzeri işlevlerle yaptın. Python dünyasına geçerken bu deneyimin üzerine koyabilir misin? Evet! Bu derste, pandas ile veri kümelerini bir araya getirmenin inceliklerini öğreneceksin; pandas, tablolu verileri işlemek için Python’un altın standardıdır. Tanıdık bir elektronik tablo ortamında çerçevelenen National Football League (NFL) verilerini birleştirmek için pandas fonksiyonlarını uygulayacaksın. Bu becerilerle, pandas’ın gücünden yararlanıp daha büyük ve karmaşık veri kümelerini herhangi bir analize entegre edebileceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Veri birleştirmeye giriş
Bu bölümde, pandas kullanarak veri birleştirmeye temel oluşturacağız. Join türlerini ve pandas’ın etkinliğini ve verimliliğini nasıl artırabileceğini öğreneceksin.
- Veri birleştirme: gerçek hayatta bir zorunluluk50 XP
- Verileri birleştirme ihtiyacı50 XP
- Bölünmüş verilerle çalışmak100 XP
- Tamamlayıcı verilerle çalışmak100 XP
- Birleştirme50 XP
- Satırları birleştirme100 XP
- Yinelenen indekslerle satırları birleştirme100 XP
- Sütunları birleştirme (concatenate)100 XP
- Güç ve esneklik50 XP
- pandas ile birleştirmenin avantajları100 XP
- Karmaşık birleştirmeler için basit kodlama100 XP
2
VLOOKUP tarzı join'ler
Bu bölümde, elektronik tabloda VLOOKUP formülleri kullanmaya benzer şekilde pandas ile veri birleştirmeyi öğreneceksin. Üç tür join hakkında bilgi edinecek ve ardından ilk türe, bire bir join'lere odaklanacaksın.
3
Bire-çok join'ler
Bu bölümde odağımız bire-çok ilişkiler olacak. Anahtar sütunların ilişkisini tanıma ve veri çerçevelerini sütuna göre birleştirme alıştırmaları yapacaksın. Ayrıca, iki veya daha fazla veri çerçevesini indekslerine göre nasıl birleştireceğini öğreneceksin.
4
İleri seviye join'ler
Son bölümde, zorlu verilerle karşılaştığında kullanabileceğin ileri düzey birleştirme tekniklerini öğreneceksin. Becerilerini sınayan bir vaka çalışması biçiminde kendi zorluğunla karşılaşacaksın.
Elektronik Tablo Kullanıcıları için pandas Join'leri
Kurs
Tamamlandı
