Обработка данных с помощью pandas
Pandas – самая популярная в мире библиотека Python для обработки и анализа данных. Учимся выбирать, фильтровать и преобразовывать данные
Преподаватель
Залина Озова
Более 3 лет преподаю информатику и математику. Обучаю студентов основам программирования. Реализую программы углубленного изучения предмета.
4часа
15видео
41упражнение
4900опыта
Описание курсаPandas – самая популярная в мире библиотека Python для обработки и анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как работать с наборами данных типа DataFrames, как извлекать, фильтровать и преобразовывать реальные наборы данных для анализа. Используя pandas, вы изучите все основные принципы Data Science. Вы узнаете, как импортировать, очищать данные, рассчитывать статистику и создавать графики – используя pandas для расширения возможностей Python!
1. Преобразование DataFrames
Давайте освоим основы работы с pandas. В этой главе вы узнаете, как изучать структуру данных DataFrame и выполнять основную обработку, включая сортировку строк, работу с подмножествами и добавление новых столбцов.2. Агрегирование DataFrames
В этой главе вы рассчитаете сводную статистику по столбцам DataFrame, а также сгруппируете сводную статистику и сводные таблицы.Сводная статистика
50
Среднее и медиана
100
Подведение итогов
100
Пишем свои сводные показатели
100
Нарастающие итоги
100
Подсчет
50
Удаление дубликатов
100
Считаем текстовые строки
100
Сводная статистика по группам
50
Считаем долю продаж каждого вида магазинов
100
Вычисления с помощью .groupby()
100
Группировка нескольких показателей
100
Сводные таблицы
50
Выбор по одной переменной
100
Заполнение пропусков и суммирование значений с помощью сводных таблиц
100
3. "Срезы и индексирование DataFrames"
"Индексы – это усовершенствованные имена строк и столбцов. Узнайте, как их можно сочетать с разделением для эффективной выборки DataFrame"Индексы
50
Установка и удаление индексов
100
Выборка через .loc[]
100
Установка многоуровневых индексов
100
Сортировка по значениям индекса
100
Срез и выборка .loc и .iloc
50
Срез по значениям индекса
100
Срез в обоих направлениях
100
Срез временного ряда
100
Выборка по номеру строки/столбца
100
Работа со сводными таблицами
50
Сводная температура по городам и годам
100
Выборка сводных таблиц
100
Вычисления в сводной таблице
100
4. Создание и визуализация DataFrames
Научитесь визуализировать содержимое ваших DataFrames, обрабатывать отсутствующие значения данных, импортировать данные из CSV-файлов и экспортировать данные в CSV-файлы.Визуализация данных
50
Создание графиков
100
Анализ изменения данных во времени
100
Анализ переменных данных
100
Сравнение цен
100
Пропущенные значения
50
Поиск пропущенных значений
100
Удаление пропущенных значений
100
Замена пропущенных значений
100
Создание DataFrames
100
Список словарей
100
Словарь списков
100
Чтение и запись CSV
50
CSV в DataFrame
100
DataFrame в CSV
100
Итоги изучения
50
