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  3. Einführung in die Datenwissenschaft in Python
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    Erste Schritte in Python

    Kostenlos

    Willkommen in der wunderbaren Welt der Datenanalyse in Python! In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Python-Syntax, lädst deine ersten Python-Module und verwendest Funktionen, um eine Verdächtigenliste für die Entführung von Bayes, dem preisgekrönten Golden Retriever von DataCamp, zu erstellen.

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    Daten in Pandas laden

    In diesem Kapitel lernst du eine leistungsstarke Python-Bibliothek kennen: pandas. Mit pandas kannst du tabellarische Datensätze (wie Tabellenkalkulationen und Datenbanktabellen) lesen, verändern und durchsuchen. Du überprüfst die Kreditkartenabrechnungen der Verdächtigen und schaust, ob einer von ihnen verdächtige Einkäufe getätigt hat.

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    Plotten von Daten mit Matplotlib

    Mach dich bereit, deine Daten zu visualisieren! Du erstellst Liniendiagramme mit einem anderen Python-Modul: Matplotlib. Mithilfe von Liniendiagrammen analysierst du die Buchstabenfrequenzen der Lösegeldforderung und verschiedene Handschriftproben, um den Entführer zu ermitteln.

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    Verschiedene Arten von Grundstücken

    In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du drei neue Diagrammtypen erstellst: Streudiagramme, Balkendiagramme und Histogramme. Du benutzt diese Werkzeuge, um das Versteck des Entführers zu finden und Bayes, den Golden Retriever, zu retten.

Initializing

Ubung

Bayes' Kidnapper identifizieren

Wir haben die möglichen Kidnapper auf zwei Verdächtige eingegrenzt:

  • Fred Frequentist (suspect1)
  • Gertrude Cox (suspect2)

Der Entführer hinterließ eine lange Lösegeldforderung mit mehreren ungewöhnlichen Formulierungen. Hilf DataCamp, indem du mit einem Liniendiagramm die Häufigkeit der Buchstaben in der Lösegeldforderung mit den Mustern der beiden Hauptverdächtigen vergleichst.

Es wurden drei DataFrames geladen:

  • ransom enthält die Brieffrequenzen für die Lösegeldforderung.
  • suspect1 enthält die Buchstabenhäufigkeiten für die Stichprobe von Fred Frequentist.
  • suspect2 enthält die Brieffrequenzen für die Probe von Gertrude Cox.

Jeder DataFrame enthält zwei Spalten letter und frequency.

Anweisungen 1/4

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  • Zeichne die Brieffrequenzen aus der Lösegeldforderung auf. Die X-Werte sollten ransom.letter sein. Die y-Werte sollten ransom.frequency sein. Das Label sollte die Zeichenfolge 'Ransom' sein. Die Linie sollte gepunktet sein und gray.