Pandas pamati iesācējiem - kurss RUB 990. no Stepika, apmācība 46 nodarbības, datums 2023. gada 5. novembris.
Literārs Mistrojums / / December 04, 2023
Kursa mērķis nav tikai pastāstīt, bet arī iemācīt strādāt ar Numpy un Pandas bibliotēkām.
Aizkulisēs ir nevis garlaicīgs pasniedzējs, bet gan datu zinātnieks, kurš ikdienā strādā ar šīm bibliotēkām. Dzīvās komunikācijas formātā (liekas, ka autors ar jums sazinās caur kameru), mēs iemācīsimies strādāt Pandās.
Par kursu
1. Informācija
Numpy pamati
1. Kāpēc jums ir nepieciešams Numpy, mācoties pandas?
2. Prakse: forma, dtype, ndim, nulles, vieninieki, arange
3. Datu tipi un to konvertēšana, aritmētika, piekļuve elementiem
4. Prakse: aritmētika, tipa konvertēšana, elementu piekļuve
5. Divdimensiju un trīsdimensiju masīvi. Mācīšanās izmantot indeksus
6. Prakse: darba nostiprināšana ar indeksiem
7. Maskēšana un sagriešana kopā, izdomāta indeksēšana un arī formas maiņa
8. Prakse: mācīšanās mainīt masīva formu
9. Vairāk par pārveidošanu, transponēšanu, unārajām un binārajām funkcijām
10. Prakse: zināšanu nostiprināšana par unārajām un binārajām funkcijām
11. Loģiskās funkcijas un funkcija funkcijā, kā arī vieta un statistika
12. Prakse: noderīgu funkciju apgūšana
13. Funkcijas jebkura, visas, kārtot, unikāla, in1d. Lineārās algebras pārskats
14. Permutācijas un jaukšanas funkcijas. Masīva saglabāšana failā
Ievads pandās
1. Pirmā iepazīšanās ar Seriālu
2. Prakse: savu zināšanu pārbaude par seriālu
3. Uzziniet vairāk par sērijām: indeksi, pievienošana, NaN pārbaude
4. Prakse: smalkumi, strādājot ar seriāliem
5. Pirmā iepazīšanās ar DataFrame
6. Uzziniet vairāk par DataFrame: indeksiem, ligzdotām vārdnīcām, del un .T
7. Prakse: funkciju indeksēšana
8. Funkcijas pārindeksē, nomet un indeksē datu kadrā
9. Prakse: izvelciet to, kas jums nepieciešams, noņemiet to, kas jums nav nepieciešams
10. Operatori loc, iloc, at, iat. Vairāku datu kadru pievienošana
11. Datu kadru pievienošana, šķirošana, aritmētika ar atstarpēm
12. Aprakstošā statistika. Unikālas vērtības
13. Pārbaude
14. Pārbaude (turpinājums)
Pandas: darbs ar datu avotiem
1. Kas ir CSV formāts un kā to pieradināt?
2. Uzziniet vairāk par caurlaides apstrādi
3. Mācīšanās lasīt lielus failus gabalos
4. Kas ir JSON un kā ar to sadraudzēties?
5. Iepazīšanās ar formātiem HTML, XML, PICKLE, HDF5
6. Vecais labais Excel un nedaudz par datu bāzēm
Pandas: tīrīšana un datu sagatavošana analīzei
1. Mācīšanās rīkoties ar piespēlēm
2. Mēs pārbaudām, vai datos nav dublikātu, un atbrīvojamies no tiem
3. Par vērtību aizstāšanu un diskretizāciju
4. Mēs identificējam emisijas un pareizi tās novēršam
5. Manekena mainīgo matricu izveide
6. Darbs ar stīgām ir vieglāk, nekā šķiet!
Pandas: datu savienošana un formu transformācija
1. Iepazīstinām ar hierarhisko indeksāciju
2. Darbības ar vairākiem indeksiem datu rāmjos
3. Mācīšanās savienot datu rāmjus, izmantojot sapludināšanu
4. Analogs sapludināšanai; datu kadru savienošana, izmantojot concat
5. Datu un formu transformācijas apvienošana