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Junção de dados com o pandas

Aprenda a combinar dados de várias tabelas unindo-os com pandas.

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Descrição do Curso

A capacidade de combinar e trabalhar com vários conjuntos de dados é uma habilidade essencial para qualquer aspirante a cientista de dados. O pandas é uma base fundamental do ecossistema de ciência de dados do Python, com o Stack Overflow registrando 5 milhões de visualizações de perguntas sobre o pandas. Aprenda a lidar com vários DataFrames combinando, organizando, unindo e remodelando-os usando o pandas. Você trabalhará com conjuntos de dados do Banco Mundial e da cidade de Chicago. Você terminará o curso com um conjunto sólido de habilidades para a junção de dados no pandas.
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Cientista de dados associado em Python

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Manipulação de dados em Python

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  1. 1

    Noções básicas de mesclagem de dados

    Gratuito

    Saiba como você pode mesclar dados díspares usando “inner joins”. Ao combinar informações de várias fontes, você descobrirá insights interessantes que podem estar ocultos anteriormente. Você também aprenderá como o relacionamento entre essas fontes, como um para um ou um para muitos, pode afetar seu resultado.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Inner join
    50 xp
    Em qual coluna você deve fazer a mesclagem?
    50 xp
    Seu primeiro “inner join”
    100 xp
    Inner joins e número de linhas retornadas
    100 xp
    Relacionamentos um-para-muitos
    50 xp
    Classificação de um para muitos
    100 xp
    Mesclagem de um para muitos
    100 xp
    Mesclagem de vários DataFrames
    50 xp
    Total de usuários em um mês
    100 xp
    Mesclagem de três mesas
    100 xp
    Mesclagem de um para muitos com várias tabelas
    100 xp
  2. 2

    Mesclar tabelas com diferentes tipos de junção

    Leve seu conhecimento sobre junções para o próximo nível. Neste capítulo, você trabalhará com os dados do filme TMDb e aprenderá sobre “left joins”, “right joins” e “outer joins”. Você também descobrirá como mesclar uma tabela com ela mesma e mesclar em um índice do DataFrame.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Mesclagem e concatenação avançadas

    Neste capítulo, você aproveitará técnicas avançadas de filtragem, incluindo “semi-joins” e “anti-joins”. Você também aprenderá a colar DataFrames combinando verticalmente e usando a função pandas.concat para criar novos conjuntos de dados. Por fim, como os dados raramente são limpos, você também aprenderá a validar as estruturas de dados recém-combinadas.

    Reproduzir Capítulo Agora
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Maggie Matsui
Aaren Stubberfield HeadshotAaren Stubberfield

Senior Data Scientist @ Microsoft

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