Pelajari beberapa tipe data terpenting (integer, float, string, dan boolean) serta struktur data (list, dictionary, numpy array, dan pandas DataFrame) di Python dan bagaimana perbandingannya dengan yang ada di R.

Pendahuluan

Penugasan dan tipe data

Aritmetika dengan string

Container - list dan dictionary

List

Dictionary

Fungsi, metode, dan pustaka

Metode

Array NumPy

Pandas DataFrame

Dasar-Dasar

Bab ini membahas pernyataan alur kendali (if-else if-else), perulangan for, dan menunjukkan cara menulis fungsi Anda sendiri di Python!

Alur kontrol dan loop

Alur kendali

Loop

Fungsi

Fungsi kebiasaan minum berlebihan individual

Fungsi general binge drinking

Fungsi lambda

Comprehension

Memetakan fungsi

List comprehension

Dictionary comprehension

Alur Kendali, Perulangan, dan Fungsi

Di bab ini Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang salah satu pustaka Python terpenting, Pandas. Selain DataFrame, pandas menyediakan berbagai fungsi dan metode manipulasi data.

Memilih data di pandas

Memilih kolom

Memilih baris

Memilih baris dan kolom

Tipe data

Integer dan float

String

Kategori

Tanggal (I)

Tanggal (II)

Pandas Lanjutan

Nilai hilang

Groupby

Data rapi

Pandas

Anda akan mempelajari ekosistem pustaka visualisasi yang kaya di Python. Bab ini membahas matplotlib, pustaka visualisasi inti di Python, bersama dengan pustaka pandas dan seaborn.

Membuat plot langsung dengan pandas

Plot univariat di pandas

Plot bivariat di pandas

Seaborn

Plot univariat di seaborn

Plot bivariat di seaborn

Plot faset di seaborn

Matplotlib

Plot univariat dan bivariat di matplotlib

Subfigure di matplotlib

Bekerja dengan sumbu

Memoles sebuah figur

Plotting

Sebagai proyek akhir, Anda akan menerapkan keterampilan Python Anda pada himpunan data NYC Flights 2013.

Data penerbangan NYC

Muat beberapa file data

Eksplorasi

Visualisasi

Memanipulasi data

Mengodekan ulang tanggal

Aggregasi groupby

Plot

Variabel dummy

Rangkuman

Proyek Akhir

Air quality

Country timeseries

Flights (sample)

Inflammation

NYC Flights 2013

Tips

Python dan R mengalami pertumbuhan popularitas yang sangat pesat di "Era Machine Learning". Keduanya adalah bahasa tingkat tinggi yang mudah dipelajari dan ditulis. Bahasa yang Anda gunakan akan bergantung pada latar belakang serta bidang studi dan pekerjaan Anda. R adalah bahasa yang dibuat oleh dan untuk ahli statistika, sedangkan Python adalah bahasa pemrograman serbaguna. Terlepas dari latar belakang, akan ada kalanya suatu algoritme hanya diimplementasikan dalam satu bahasa dan bukan yang lain, sebuah fitur didokumentasikan dengan lebih baik, atau sederhananya, tutorial yang Anda temukan di internet menggunakan Python alih-alih R.

Dalam keadaan seperti itu, pengguna R perlu bekerja dengan Python untuk menyelesaikan tugasnya, atau mencoba memahami bagaimana sesuatu diimplementasikan dalam Python agar dapat diterjemahkan ke dalam R. Kursus ini membantu Anda melampaui hambatan bahasa R–Python.

Fungsi

Create Your Free Account