Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khả năng làm việc hiệu quả với các tập dữ liệu lớn và trích xuất thông tin giá trị là công cụ không thể thiếu cho mọi nhà khoa học dữ liệu tương lai. Khi làm việc với lượng dữ liệu nhỏ, chúng ta thường không nhận ra việc thực thi mã có thể chậm như thế nào. Khóa học này sẽ xây dựng dựa trên kiến thức Python và thư viện pandas của bạn, đồng thời giới thiệu các hàm tích hợp hiệu quả trong pandas để thực hiện tác vụ nhanh hơn. Các hàm tích hợp của pandas cho phép bạn xử lý từ những việc đơn giản nhất, như chọn các mục và thuộc tính cụ thể trong dữ liệu, đến những việc phức tạp hơn, như áp dụng hàm theo nhóm bản ghi, nhanh hơn nhiều so với các cách thông thường trong Python. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể áp dụng một hàm lên dữ liệu dựa trên giá trị của thuộc tính, lặp qua các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng, và thao tác dữ liệu thuộc nhiều nhóm khác nhau một cách hiệu quả. Bạn sẽ áp dụng các phương pháp này trên nhiều tập dữ liệu thực tế, như bộ bài poker hoặc tiền tip tại nhà hàng.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Chọn cột và hàng một cách hiệu quả
Chương này cung cấp tổng quan về lý do mã hiệu quả quan trọng và cách chọn các hàng, cột cụ thể và ngẫu nhiên một cách hiệu quả.
2
Thay thế giá trị trong DataFrame
Chương này minh họa cách dùng hàm replace() để thay thế một hoặc nhiều giá trị bằng danh sách và từ điển.
3
Lặp hiệu quả
Chương này trình bày các cách khác nhau để lặp qua một Pandas DataFrame và lý do vectorization là cách hiệu quả nhất để thực hiện điều đó.
4
Thao tác dữ liệu với .groupby()
Chương này mô tả hàm groupby() và cách chúng ta có thể dùng nó để biến đổi giá trị tại chỗ, thay thế giá trị khuyết và áp dụng các hàm phức tạp theo từng nhóm.
Viết mã hiệu quả với pandas
Hoàn
thành khóa học
