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Datenbearbeitung mit pandas

Lernen Sie, Daten zu importieren und zu bereinigen, Statistiken zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen.

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Kursbeschreibung

Datenmanipulation mit Pandas entdecken

In diesem Kurs erfährst du, warum Pandas die weltweit beliebteste Python-Bibliothek ist, die für alles von der Datenmanipulation bis zur Datenanalyse verwendet wird. Du lernst, wie du DataFrames manipulieren kannst, indem du reale Datensätze für deine Analysen extrahierst, filterst und umwandelst.

Mit Pandas lernst du alle wichtigen Konzepte der Datenwissenschaft kennen. Anhand von realen Daten wie Walmart-Verkaufszahlen und globalen Temperaturzeitreihen lernst du, wie du Daten importierst, bereinigst, Statistiken berechnest und Visualisierungen erstellst - mit Pandas, um die Leistungsfähigkeit von Python zu erweitern.

Arbeite mit Pandas Data, um grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft zu erforschen

Zu Beginn lernst du die Grundlagen von Pandas, wie du DataFrames inspizierst und einige grundlegende Manipulationen durchführst. Außerdem lernst du, wie du DataFrames aggregieren kannst, bevor du zum Slicen und Indizieren übergehst.

Zum Abschluss des Kurses lernst du, wie du den Inhalt deiner DataFrames visualisieren kannst, indem du mit einem Datensatz arbeitest, der wöchentliche US Avocado-Verkäufe enthält.

Lernen, DataFrames zu manipulieren

Wenn du diesen Pandas-Kurs absolvierst, weißt du, wie du diese Python-Bibliothek zur Datenmanipulation nutzen kannst. Du verstehst DataFrames und ihre Verwendung und kannst deine Daten in Python visualisieren.
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  1. 1

    DataFrames transformieren

    Kostenlos

    Lass uns mit den Grundlagen von pandas anfangen! Du lernst, wie du den Inhalt von DataFrames untersuchen kannst und grundlegende Manipulationen durchführst, zum Beispiel das Sortieren von Zeilen, das Auswählen von Teilmengen und das Hinzufügen neuer Spalten.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Einführung in DataFrames
    50 xp
    DataFrames inspizieren
    100 xp
    Teile von DataFrames
    100 xp
    Sortierung und Teilmengenauswahl
    50 xp
    Zeilen sortieren
    100 xp
    Spalten auswählen
    100 xp
    Zeilen auswählen
    100 xp
    Zeilen nach kategorialen Variablen auswählen
    100 xp
    Neue Spalten
    50 xp
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In anderen Tracks

Python Data Fundamentals

Datensätze

Avocado pricesWalmart salesHomelessness dataTemperatures

Mitwirkende

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Amy Peterson
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Adel Nehme
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Alex Yarosh
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Justin Saddlemyer

Voraussetzungen

Intermediate Python
Maggie Matsui HeadshotMaggie Matsui

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