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  3. Datenbearbeitung mit pandas
  • 1

    DataFrames transformieren

    Gratuito

    Lass uns mit den Grundlagen von pandas anfangen! Du lernst, wie du den Inhalt von DataFrames untersuchen kannst und grundlegende Manipulationen durchführst, zum Beispiel das Sortieren von Zeilen, das Auswählen von Teilmengen und das Hinzufügen neuer Spalten.

  • 2

    DataFrames aggregieren

    In diesem Kapitel berechnest du zusammenfassende Kennwerte für DataFrame-Spalten und übst den Umgang mit gruppierten zusammenfassenden Kennwerten und Pivot-Tabellen.

  • 3

    DataFrames zerlegen und indizieren

    Indizes sind quasi leistungsfähigere Zeilen- und Spaltennamen. Erfahre, wie du sie mit Slicing kombinieren kannst, um auch komplexere Teilmengen von DataFrames zu extrahieren.

  • 4

    DataFrames erstellen und visualisieren

    In diesem Kapitel lernst du, die Inhalte deiner DataFrames zu visualisieren, mit fehlenden Datenwerten umzugehen und Daten aus und in CSV-Dateien zu importieren bzw. zu exportieren.

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