Инструменты Python II
Продолжаем изучать инструменты Python. Итераторы, генераторы списков.
Преподаватель
Дарья Козлова
Учитель математики и информатики
3часа
12видео
34упражнения
3800опыта
Описание курсаВ этой второй части курса Набор инструментов Python для Data Science вы продолжите совершенствовать свои навыки в области Data Science. Сначала вы изучите итераторы, объекты с которыми вы уже сталкивались при работе с циклами for. Вы изучите генераторы списков - очень удобный инструмент для специалистов работающих с данными. В конце курса вы будете работать над практической задачей, в которой вы примените изученные инструменты в обеих частях этого курса.
1. Использование итераторов в Python
Вы изучите итераторы и итерируемые объекты, с которыми вы уже работали когда изучали циклы. Также вы освоите некоторые функции, которые позволят вам эффективно работать с итераторами. Закончите первую часть с примером, который имеет отношение к обработке большого массива данных, в нашем случае это набор данных вымышленной социальной сети proger, который вы загрузите частями используя итераторы.Введение в итераторы
50
Итераторы и итерируемые объекты
50
Перебор итерируемых объектов (1)
100
Перебор итерируемых объектов (2)
100
Итераторы в качестве аргументов функции
100
Дополнения к итераторам
50
Использование функции enumerate
100
Использование функции zip
100
Оператор "*" и функция zip
100
Итераторы для чтения больших файлов
50
Обработка больших объемов данных
100
Извлечение нужной информации из набора данных Proger
100
Поздравляем!
50
2. Генераторы списков и генераторы
В этой части на основе знаний об итераторах вы познакомитесь с генераторами списков, которые позволяют создавать сложные списки и списки состоящие из других списков в одну строчку кода. Понимание генераторов списков поможет вам упростить ваш код и станет важной частью набора инструментов Python для работы с данными. Затем вы изучите генераторы, чрезвычайно полезный инструмент для работы с большими последовательностями данных, то есть когда данные нельзя поместить целиком в память, при этом они будут генерироваться на лету. Генератор списков
50
Создание простого генератора списка
50
Генератор списка для итерируемых объектов
50
Запись генератора списка
100
Вложенные генераторы списков
100
Условия в генераторах списков
50
Условия в генераторах списков (1)
100
Условия в генераторах списков (2)
100
Генераторы словарей
100
Введение в генераторные выражения
50
Генераторы списков и генераторы
50
Синтаксис выражения генератора
100
Изменение выражения в генераторе
100
Создание генераторной функции
100
Подведение итогов по генераторам списков
50
Генераторы списков для данных с временными отметками
100
Условия в генераторах списков для данных с временными отметками
100
3. Соединяем всё вместе!
В этой части вы примените приобретенные знания и навыки для обработки и получения необходимой информации и реального набора данных Всемирного Банка Развития. У вас будет возможность создать свои функции и генераторы списков, поработать с итераторами и генераторами, при этом вы получите дополнительный опыт обработки данных.Добро пожаловать в практику!
50
Словари в Data Science
100
Создание функции
100
Использование генераторов списков
100
Функция DataFrame
100
Использование генераторов для потоковых данных
50
Обработка данных по частям (1)
100
Генератор для загрузки данных по частям (2)
100
Генератор для загрузки данных по частям (3)
100
Использование pandas read_csv для потоковых данных
50
Загрузка данных по частям (1)
100
Загрузка данных по частям (2)
100
Загрузка данных по частям (3)
100
Функция read_csv для загрузки данных по частям (4)
100
Функция read_csv для загрузки данных по частям (5)
100
Заключение
50
Зависимые курсы
