Python Pandas für Datenbereinigung und -analyse

Dieser Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Muster und Methoden der Pandas-Bibliothek, die den Industriestandard darstellt, und konzentriert sich auf die praktische Anwendung anstelle der abstrakten Theorie. Am Ende dieses Kurses werden Sie über das einfache Skriptieren hinausgehen und das Vertrauen gewinnen, um komplexe, reale Datensätze zu handhaben.Sie werden die Kernkonzepte von Serien und DataFrames beherrschen, sodass Sie anspruchsvolle Datenreinigung, Aggregation, Restrukturierung und Analyse durchführen können, die in professionellen Umgebungen erforderlich sind. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kerndatenstrukturen von Pandas: Serien und DataFrames und wie Sie Daten effizient auswählen und indizieren können. * Üben Sie grundlegende Datenreinigungstechniken, einschließlich der Handhabung fehlender Werte, Duplikate und Datentypkonvertierungen. * Anwenden leistungsstarker Gruppierungs- und Aggregationsmethoden mit der Funktion "Gruppen" für die statistische Zusammenfassung. * Master-Techniken zum Kombinieren, Zusammenführen und Umformen mehrerer Datensätze mit Joins und Pivot-Operationen. * Konfigurieren Sie das Laden und Exportieren von Daten mit modernen I/O-Methoden für verschiedene gängige Dateitypen. * Erstellen Sie grundlegende Datenvisualisierungen direkt aus DataFrames mit integrierten Plotting-Tools für schnelle Einblicke. * Lernen Sie die besten Leistungsmethoden kennen, mit Schwerpunkt auf Vektorisierung gegenüber herkömmlicher Iteration für eine schnelle Verarbeitung. Wir beginnen mit der wichtigsten Terminologie und der Einrichtung Ihrer Umgebung. Anschließend gehen wir systematisch durch die wichtigsten Datenmanipulationskonzepte und gipfeln in praktischen Übungen, die sich auf reale Datenverarbeitungsszenarien konzentrieren. Dieser Kurs richtet sich speziell an Anfänger, die über grundlegende Python-Kenntnisse verfügen und sich auf Datenanalyse spezialisieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Pandas oder erweiterten Statistiken erforderlich. Beginnen Sie jetzt mit dem Lesen und verwandeln Sie Ihre Fähigkeit, mit Daten in Python zu arbeiten.