Ana içeriğe atla

Kurs

pandas ile Verimli Kod Yazma

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 08.2022

Python kodunuzu optimize etmek için pandas'ta verimli teknikler öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonProgramming4 sa14 video45 Egzersiz3,500 XP21,578Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

Büyük veri kümeleriyle verimli çalışıp değerli bilgiler çıkarmak, her veri bilimi adayının vazgeçilmez bir aracıdır. Az miktarda veride çalışırken, kodun ne kadar yavaş çalışabileceğini çoğu zaman fark etmeyiz. Bu kurs, Python ve pandas kütüphanesi bilgin üzerine inşa ederek, görevleri daha hızlı yapmanı sağlayan pandas’ın verimli yerleşik fonksiyonlarını tanıtacak. Pandas’ın yerleşik fonksiyonları, veriden belirli kayıt ve özellikleri seçmek gibi en basit işlerden, kayıt grupları üzerinde fonksiyonlar uygulamak gibi en karmaşık işlere kadar, Python’un alışılmış yöntemlerinden çok daha hızlı ilerlemeni sağlar. Kursun sonunda, bir özelliğin değerine göre veriye fonksiyon uygulayabilecek, büyük veri kümeleri üzerinde hızla yineleme yapabilecek ve farklı gruplara ait verileri verimli biçimde dönüştürebileceksin. Bu yöntemleri, poker elleri veya restoran bahşişleri gibi çeşitli gerçek dünya veri kümeleri üzerinde uygulayacaksın.

Önkoşullar

Data Manipulation with pandas

1

Selecting columns and rows efficiently

This chapter will give you an overview of why efficient code matters and selecting specific and random rows and columns efficiently.

The need for efficient coding I

What does time.time() measure?

Measuring time I

Measuring time II

Locate rows: .iloc[] and .loc[]

Row selection: loc[] vs iloc[]

Column selection: .iloc[] vs by name

Select random rows

Random row selection

Random column selection

Bölümü Başlat

2

Replacing values in a DataFrame

This chapter shows the usage of the replace() function for replacing one or multiple values using lists and dictionaries.

Replace scalar values using .replace()

Replacing scalar values I

Replace scalar values II

Replace values using lists

Replace multiple values I

Replace multiple values II

Replace values using dictionaries

Replace single values I

Replace single values II

Replace multiple values III

Most efficient method for scalar replacement

Bölümü Başlat

3

Efficient iterating

This chapter presents different ways of iterating through a Pandas DataFrame and why vectorization is the most efficient way to achieve it.

Looping using the .iterrows() function

Create a generator for a pandas DataFrame

The iterrows() function for looping

Looping using the .apply() function

.apply() function in every cell

.apply() for rows iteration

Vectorization over pandas series

Why vectorization in pandas is so fast?

pandas vectorization in action

Vectorization with NumPy arrays using .values()

Best method of vectorization

Vectorization methods for looping a DataFrame

Bölümü Başlat

4

Data manipulation using .groupby()

This chapter describes the groupby() function and how we can use it to transform values in place, replace missing values and apply complex functions group-wise.

Data transformation using .groupby().transform

The min-max normalization using .transform()

Transforming values to probabilities

Validation of normalization

When to use transform()?

Missing value imputation using transform()

Identifying missing values

Missing value imputation

Data filtration using the filter() function

When to use filtration?

Data filtration

Congratulations!

Bölümü Başlat

pandas ile Verimli Kod Yazma

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve pandas ile Verimli Kod Yazma eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.