Starten wir direkt! In diesem Kapitel gewöhnt du dich an die Python-Syntax, lädst deine Daten in eine Python-Session und lernst, wie du diese Daten untersuchst und bearbeitest, um geschäftliche Fragen zu beantworten.

Willkommen bei Python!

Pakete importieren

Daten laden

Daten mit print() ansehen

DataFrames und ihre Methoden

Die Methode .head()

Methoden .info() und .describe()

Die Methode .sort_values()

Zeilen filtern und Spalten erstellen

Filtern

Spalten erstellen

Alles zusammenführen

Los geht’s

Die Pivot-Tabelle ist ein Kernwerkzeug im Repertoire versierter Spreadsheet-Nutzer. In diesem Kapitel konzentrieren wir uns darauf, diese Funktionalität in Python mit praktischen DataFrame-Methoden nachzubilden.

Gruppieren und Summieren: die Pivot-Tabelle für Einsteiger

Reine Zusammenfassung mit .sum()

.groupby() und .sum() zusammen

Werte zusammenfassen und sortieren

Nach mehreren Spalten gruppieren

Welche ist eine Liste?

Leistung von Filmgenres nach Standort

Was mögen Seniors?

Nützlichere Zusammenfassungswerkzeuge

Meistverkaufter Film nach Standort

Welcher Film hat im Durchschnitt die höchsten Verkäufe

Pivoting in Python

Dieses Kapitel zeigt dir, wie du mehrere Sheets aus einer Arbeitsmappe importierst und verwaltest und wie du diese mit dem Python-Pendant zu VLOOKUP zusammenführst: dem Left Join.

Mit mehreren Tabellenblättern arbeiten

Funktion pd.ExcelFile()

.sheet_names-Attribut

.parse()-Methode

Vorbereitung zum Zusammenführen von Tabellen

.str.lower() und .str.title()

.str.strip()

Auswählen und .drop()

Mergen: das VLOOKUP von Python

Mergen für Ticketpreise

Mergen für Theaterstandorte

Alles wieder zusammenfügen

Mit mehreren Sheets arbeiten

Jetzt, da du deine Daten in Python importieren und bearbeiten kannst, richten wir den Fokus auf die Visualisierung, damit deine Erkenntnisse für andere leicht nachvollziehbar werden.

Wie Visualisierung in Python funktioniert

Wie man in Python ein Diagramm erstellt

Erfolgreichste Filme

Beste Genres

Den Balkendiagramm-Plot schrittweise aufbauen

Gib ihm einen Titel

Beschrifte deine Achsen!

Mach es hübsch mit sns

Die Kraft von hue

Hue interpretieren

Genre nach Markt

Genre nach Tickettyp

Zum Abschluss

Daten visualisieren

Movie Theater Sales dataset

Suchst du nach einer besseren Lösung als die, die du in einer Tabelle gebaut hast? Dann ist Python für Spreadsheet-Nutzer der perfekte Einstieg in die Programmiersprache Python. Du lernst, repetitive Aufgaben zu automatisieren, tiefer in deine Daten einzutauchen und deinen Handlungsspielraum deutlich zu erweitern. Im gesamten Kurs ziehen wir Parallelen zu gängigen Tabellenfunktionen und -techniken, sodass du beim Sprung ins Python-Universum immer einen vertrauten Bezugspunkt hast.

Pivot Tables in Google Sheets

Nutze dein Wissen über Tabellenfunktionen, um Python zu erkunden!

Python für Spreadsheet-Nutzer

Dieser Kurs baut auf gängigen Tabellenkalkulationsfunktionen auf und zeigt dir den Einstieg in Python. 

Hue interpretieren

Python für Spreadsheet-Nutzer

Interaktive Übung