Lass uns zunächst die Konzepte von Wide- und Long-Format sowie die Vorteile beider verstehen. Anschließend lernst du, Daten vom Long- ins Wide-Format zu pivotieren und aus einem großen DataFrame zusammenfassende Statistiken zu gewinnen.

Breite und lange Datenformate

Das Lange und das Breite

Spieler drehen

Umformen mit der pivot-Methode

Die Pivot-Methode ausspielen

Offensiv- oder Defensivspieler?

Wiederhole den letzten Schritt!

Pivot-Tabellen

Die Züge überprüfen

Das große Spiel erkunden

Die größten und die schwersten

Einführung in das Umformen von Daten

Beherrsche die Technik, DataFrames vom Wide- ins Long-Format umzuformen. In diesem Kapitel lernst du die Methode melt und die Funktion wide_to_long kennen und erfährst anschließend, wie du mit String-Spalten umgehst, indem du sie zusammenfügst oder aufteilst.

Umformen mit melt

Gothic times

Bewertung ist nicht alles

Wie passt Frankenstein zu Dorian Gray?

Funktion wide_to_long

Das Goldene Zeitalter

Den Code entschlüsseln

Zeit zum Lesen, Katniss!

Mit String-Spalten arbeiten

Hast du Dystopie gesagt?

Wie ist deine Bewertung, Harry?

Elementar, lieber Watson!

Konvertieren zwischen Wide- und Long-Format

In diesem Kapitel hebst du deine Fähigkeiten zur Datenmanipulation mit mehrstufigem Indexing auf ein neues Level. Du lernst, DataFrames umzuformen, indem du Ebenen der Zeilenindizes auf die Spaltenachse verschiebst – oder umgekehrt. Außerdem erwirbst du die Skills, die du brauchst, um fehlende Werte zu handhaben, die beim Stacken und Unstacken entstehen können.

DataFrames stapeln

Stack the calls!

Telefonverzeichnis-Index

Schreib mir!

DataFrames unstacken

Internationaler Anrufer

Ruf ein andermal an

Deine Voicemail organisieren

Mit mehreren Ebenen arbeiten

Tausche deine SIM-Karte

Zu viele Anrufe

Mit fehlenden Daten umgehen

Ein verpasster Anruf

Lass den Stack nicht fallen

Stacken und Unstacken von DataFrames

Zum Abschluss lernst du, den Umformungsprozess mit Gruppierungen zu kombinieren, um schnelle Datenmanipulationen durchzuführen. Außerdem entdeckst du, wie du listenartige Spalten transformierst und komplexe verschachtelte Daten wie verschachtelte JSON-Dateien verarbeitest.

Daten umformen und kombinieren

Weniger Fast Food, bitte!

Es geht nur nach oben

Eine Gruppenanalyse

Eine listenähnliche Spalte transformieren

Alles zusammenführen

Grenzen explodieren lassen

Der gute alte Split

Verschachtelte Daten in ein DataFrame einlesen

Verschachtelte Filme

Ein komplexer Film

Mit verschachtelten Daten-Spalten umgehen

Verschachtelung bei Vögeln auflösen

Den Vogel nicht verwerfen

Der letzte Reshape

Fortgeschrittenes Umformen

Customer churn data

Books data

FIFA players data

Obesity data

Oft liegen Daten in einem für Menschen gut lesbaren Format vor, sind aber für die Datenanalyse ungeeignet. Hier hilft pandas – ein leistungsstarkes Tool, um DataFrames in verschiedene Formate umzustrukturieren. In diesem Kurs stärkst du deine Skills als Data Scientist und Analyst, indem du lernst, mit String-Spalten und verschachtelten Daten in einem DataFrame umzugehen. Du arbeitest mit realen Daten, darunter FIFA-Spielerbewertungen, Buchrezensionen und Churn-Analysedaten, und lernst, einen DataFrame vom Wide- ins Long-Format zu überführen, Zeilen und Spalten zu stapeln bzw. zu entstapeln und beschreibende Statistiken für einen Multi-Index-DataFrame zu berechnen.

Data Manipulation with pandas

Datenrahmen von breit zu lang umformen, Zeilen/Spalten stapeln/entstapeln, Multi-Index bearbeiten.

Daten umformen mit pandas

Du kannst DataFrames von einem breiten in ein langes Format umwandeln, Zeilen und Spalten stapeln und entstapeln sowie Multi-Index-DataFrames bearbeiten.

Verschachtelte Daten in ein DataFrame einlesen

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