Обработка данных с помощью Pandas: практический анализ данных на Python

Исходные данные редко готовы к немедленному анализу. Чтобы извлечь полезные выводы, вам нужно знать, как эффективно очищать, изменять форму и исследовать наборы данных с помощью Python. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия Pandas и научиться уверенно манипулировать данными. Вы научитесь загружать различные форматы файлов, очищать беспорядочные наборы данных и выполнять сложные агрегации для подготовки данных для принятия решений. Что вы узнаете: - Понимание основных структур Pandas, таких как Series и DataFrames - чтение и запись данных в различных форматах, включая CSV, Excel и современные паркетные файлы - Применяйте расширенную фильтрацию, сортировку и условные выборы, чтобы изолировать ключевые идеи - группировать и агрегировать данные для обобщения сложных наборов данных по нескольким параметрам; - Объединение, присоединение и бесшовное соединение нескольких источников данных - Практикуем чистоту кода с помощью методов цепочки и памяти-эффективных типов данных Курс начинается с основных определений и терминологии, а затем переходит к практическим методам очистки и преобразования данных. Вы пройдете через реалистичные сценарии данных, проанализируете примеры написанного кода и выполните практические текстовые упражнения. Этот курс предназначен для начинающих в анализе данных, начинающих ученых данных и учащихся Python, которые хотят работать со структурированными данными. Не требуется предыдущий опыт работы с Pandas. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть весь потенциал ваших данных.