Esercitati a usare pandas per ottenere esattamente i dati che ti servono dai file flat, impara a sistemare i tipi di dato e gestire gli errori, e dai un’occhiata ad alcuni dati fiscali statunitensi lungo il percorso.

Introduzione ai file flat

Importare dati da file CSV

Importa dati da altri flat file

Modificare le importazioni da file flat

Importa un sottoinsieme di colonne

Importa un file a blocchi

Gestire errori e dati mancanti

Specificare i tipi di dati

Imposta valori NA personalizzati

Salta i dati non validi

Importare dati da file flat

Automatizza l’importazione dei dati da un pilastro della vita d’ufficio: i file Excel. Importa parte o l’intera cartella di lavoro e assicurati che i dati booleani e datetime vengano caricati correttamente, il tutto mentre scopri come altre persone stanno imparando a programmare.

Introduzione ai fogli di calcolo

Importa dati da un foglio di calcolo

Carica una parte di un foglio di calcolo

Recuperare dati da più fogli di lavoro

Seleziona un singolo foglio

Seleziona più fogli

Lavora con più fogli di calcolo

Modificare le importazioni: dati true/false

Imposta colonne booleane

Imposta valori personalizzati per vero/falso

Modificare le importazioni: analizzare le date

Analizza date semplici

Ottieni datetime da più colonne

Esegui il parse di formati data non standard

Importare dati da file Excel

Combina pandas con la potenza di SQL per scoprire quanti problemi hanno i newyorkesi con le loro abitazioni. Questo capitolo tratta argomenti introduttivi di SQL come le clausole WHERE, le funzioni di aggregazione e le join di base.

Introduzione ai database

Connettiti a un database

Carica intere tabelle

Affinare le importazioni con query SQL

Selezionare colonne con SQL

Selezionare righe

Filtrare su più condizioni

Query SQL più complesse

Ottenere valori univoci

Conteggi per gruppi

Lavorare con le funzioni di aggregazione

Caricare più tabelle con le join

Effettuare join tra tabelle

Join e filtri

Join, filtra e aggrega

Importare dati dai database

Impara a lavorare con dati JSON e web API esplorando un insieme di dati pubblico e ottenendo consigli sui caffè da Yelp. Concludi imparando alcune tecniche per combinare insiemi di dati una volta caricati nei data frame.

Introduzione a JSON

Caricare dati JSON

Lavora con le orientazioni JSON

Introduzione alle API

Ottieni dati da un'API

Imposta i parametri dell'API

Imposta gli header della richiesta

Lavorare con JSON annidati

Appiattire JSON annidati

Gestire dati annidati in profondità

Combinare più insiemi di dati

Concatena i dataframe

Fondi i dataframe

Riepilogo

Importare dati JSON e lavorare con le API

Vermont tax return data by ZIP code

FreeCodeCamp New Developer Survey response subset

NYC weather and 311 housing complaints

Prima di poter analizzare i dati, devi innanzitutto acquisirli. In questo corso impari a creare pipeline per importare dati conservati in formati di archiviazione comuni. Userai pandas, una delle principali librerie Python per l’analisi, per ottenere dati da un’ampia varietà di fonti: dai fogli di calcolo con risposte ai sondaggi, a un database di richieste di servizi pubblici, fino a un’API di un popolare sito di recensioni. Lungo il percorso, imparerai a perfezionare le importazioni per ottenere solo ciò che ti serve e ad affrontare problemi come i tipi di dati non corretti. Infine, assemblerai un insieme di dati personalizzato partendo da più fonti.

Intermediate Python

Intermediate SQL

Impara ad acquisire dati da formati comuni come file CSV, fogli di calcolo, JSON, database SQL e API.

Acquisizione dati semplificata con pandas

Impara a prendere dati da formati di file e sistemi comuni come file CSV, fogli di calcolo, JSON, database SQL e API.

Introduzione alle API

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