Introdução à importação de dados em Python
Aprenda a importar dados para Python de várias fontes, como Excel, SQL, SAS e diretamente da web.
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Descrição do Curso
Como cientista de dados, você precisará limpar os dados, manipulá-los e organizá-los, visualizá-los, criar modelos preditivos e interpretar esses modelos. No entanto, antes de fazer isso, você precisará saber como inserir dados no Python. Neste curso, você aprenderá as várias maneiras de importar dados para o Python: de arquivos simples, como .txt e .csv; de arquivos nativos de outros softwares, como planilhas do Excel, Stata, SAS e MATLAB; e de bancos de dados relacionais, como SQLite e PostgreSQL.
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Importação e limpeza de dados em Python
Ir para a trilha- 1
Introdução e arquivos simples
GratuitoNeste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python de todos os tipos de arquivos simples, que são uma forma simples e predominante de armazenamento de dados. Você aprendeu anteriormente a usar o NumPy e o pandas - você aprenderá a usar esses pacotes para importar arquivos simples e personalizar suas importações.
Bem-vindo ao curso!50 xpImportação de arquivos de texto inteiros100 xpImportação de arquivos de texto linha por linha100 xpA importância dos arquivos simples na ciência de dados50 xpTeste rápido: o que exatamente são arquivos simples?50 xpPor que gostamos de arquivos simples e o Zen do Python50 xpImportação de arquivos simples usando o NumPy50 xpUsando o NumPy para importar arquivos simples100 xpPersonalizando a importação do NumPy100 xpImportação de diferentes tipos de dados100 xpImportação de arquivos simples usando o pandas50 xpUsando o pandas para importar arquivos simples como DataFrames (1)100 xpUsando o pandas para importar arquivos simples como DataFrames (2)100 xpPersonalizando a importação do pandas100 xpConsiderações finais sobre a importação de dados50 xp - 2
Importação de dados de outros tipos de arquivos
Você aprendeu a importar arquivos simples, mas há muitos outros tipos de arquivos com os quais você poderá ter de trabalhar como cientista de dados. Neste capítulo, você aprenderá a importar dados para o Python a partir de uma grande variedade de tipos de arquivos importantes. Isso inclui arquivos decapados, planilhas do Excel, arquivos SAS e Stata, arquivos HDF5, um tipo de arquivo para armazenar grandes quantidades de dados numéricos, e arquivos MATLAB.
Introdução a outros tipos de arquivos50 xpNão é mais tão plano50 xpCarregando um arquivo em conserva100 xpListar planilhas em arquivos do Excel100 xpImportação de planilhas de arquivos do Excel100 xpPersonalização da importação de planilhas100 xpImportação de arquivos SAS/Stata usando pandas50 xpComo você pode importar SAS7BDAT50 xpImportação de arquivos SAS100 xpUsando read_stata para importar arquivos Stata50 xpImportação de arquivos Stata100 xpImportação de arquivos HDF550 xpUsando o File para importar arquivos do HDF550 xpUsando o h5py para importar arquivos HDF5100 xpExtração de dados do arquivo HDF5100 xpImportação de arquivos MATLAB50 xpCarregando arquivos .mat100 xpA estrutura do .mat em Python100 xp - 3
Trabalhar com bancos de dados relacionais em Python
Neste capítulo, você aprenderá a extrair dados significativos de bancos de dados relacionais, uma habilidade essencial para qualquer cientista de dados. Você aprenderá sobre modelos relacionais, como criar consultas em SQL, como filtrar e ordenar os registros em SQL e como realizar consultas avançadas unindo tabelas de banco de dados.
Introdução aos bancos de dados relacionais50 xpTeste rápido: O modelo relacional50 xpCriando um mecanismo de banco de dados em Python50 xpCriação de um mecanismo de banco de dados100 xpQuais são as tabelas no banco de dados?100 xpConsulta a bancos de dados relacionais em Python50 xpO Hello World de SQL Queries!100 xpPersonalizando o Hello World das consultas do site SQL100 xpFiltrar os registros do seu banco de dados usando SQL's WHERE100 xpPedindo seus registros SQL com ORDER BY100 xpConsultar bancos de dados relacionais diretamente com o pandas50 xpPandas e o Hello World de SQL Queries!100 xpPandas para consultas mais complexas100 xpConsulta avançada: explorando as relações entre tabelas50 xpO poder do SQL está nos relacionamentos entre as tabelas: INNER JOIN100 xpFiltrando o que você INNER JOIN100 xpConsiderações finais50 xp
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Importação e limpeza de dados em Python
Ir para a trilhaconjuntos de dados
Chinook (SQLite)LIGO (HDF5)Battledeath (XLSX)Extent of infectious diseases (DTA)Gene expressions (MATLAB)MNISTSales (SAS7BDAT)SeaslugsTitaniccolaboradores
pré-requisitos
Intermediate PythonHugo Bowne-Anderson
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