After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Уміння ефективно працювати з великими наборами даних і видобувати цінну інформацію — незамінний інструмент для кожного майбутнього дата-сайєнтиста. Працюючи з невеликою кількістю даних, ми часто не помічаємо, наскільки повільним може бути виконання коду. Цей курс розширить ваші знання Python і бібліотеки pandas та познайомить з ефективними вбудованими функціями pandas, щоб виконувати завдання швидше. Вбудовані функції pandas дають змогу значно прискорити як найпростіші дії — наприклад, вибір потрібних записів і ознак з даних, — так і складніші завдання, як-от застосування функцій до груп записів, порівняно зі звичними методами Python. Після завершення курсу ви зможете застосовувати функцію до даних на основі значення ознаки, швидко ітеруватися великими наборами даних і ефективно опрацьовувати дані, що належать до різних груп. Ви застосуєте ці підходи на різних реальних наборах даних, зокрема про покерні руки та чайові в ресторанах.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Ефективний вибір стовпців і рядків
У цьому розділі ви дізнаєтеся, чому важливий ефективний код, і як швидко вибирати конкретні та випадкові рядки й стовпці.
- Потреба в ефективному кодуванні I50 XP
- Що вимірює time.time()?50 XP
- Вимірювання часу I100 XP
- Вимірювання часу II100 XP
- Знаходження рядків: .iloc[] і .loc[]50 XP
- Вибір рядків: loc[] vs iloc[]100 XP
- Вибір стовпців: .iloc[] проти вибору за назвою100 XP
- Виберіть випадкові рядки50 XP
- Вибір випадкових рядків100 XP
- Випадковий вибір стовпців100 XP
2
Заміна значень у датафреймі
У цьому розділі показано використання функції replace() для заміни одного або кількох значень за допомогою списків і словників.
3
Ефективна ітерація
У цьому розділі розглянуто різні способи ітерації через DataFrame pandas і чому векторизація — найефективніший підхід.
4
Опрацювання даних за допомогою .groupby()
У цьому розділі описано функцію groupby() і те, як її можна використати для перетворення значень на місці, заповнення пропусків і групового застосування складних функцій.
Ефективне програмування з pandas
Курс
завершено
