Să stăpânim bazele pandas. Vei învăța cum să inspectezi DataFrame-uri și să efectuezi operații fundamentale: sortarea rândurilor, subsetarea și adăugarea de coloane noi.

Introducere în DataFrame-uri

Inspectarea unui DataFrame

Componentele unui DataFrame

Sortare și selectare de subseturi

Sortarea rândurilor

Selectarea coloanelor

Filtrarea rândurilor

Filtrarea rândurilor după variabile categorice

Coloane noi

Adăugarea de coloane noi

Atac combinat!

Transformarea DataFrame-urilor

În acest capitol vei calcula statistici sumare pe coloanele unui DataFrame și vei stăpâni statisticile sumare grupate, precum și tabelele pivot.

Statistici rezumative

Medie și mediană

Rezumarea datelor calendaristice

Statistici rezumative eficiente

Statistici cumulative

Numărare

Eliminarea duplicatelor

Numărarea variabilelor categorice

Statistici descriptive grupate

Ce procent din vânzări a avut loc în fiecare tip de magazin?

Calcule cu .groupby()

Statistici agregate multiple pe grupuri

Tabele pivot

Pivot după o variabilă

Completarea valorilor lipsă și sumarea valorilor cu tabele pivot

Agregarea DataFrame-urilor

Indexurile sunt versiuni mai puternice ale numelor de rânduri și coloane. Vei învăța cum pot fi combinate cu slicing-ul pentru subsetarea eficientă a DataFrame-urilor.

Indexuri explicite

Setarea și eliminarea indexurilor

Subsetting cu .loc[]

Setarea indexurilor pe mai multe niveluri

Sortarea după valorile indexului

Filtrare și selectare cu .loc și .iloc

Segmentarea după valorile indexului

Extragere în ambele direcții

Segmentarea seriilor de timp

Selectarea după numărul de rând/coloană

Lucrul cu tabele pivot

Pivot al temperaturilor după oraș și an

Subsetting în tabele pivot

Calcule pe un tabel pivot

Slicing și indexarea DataFrame-urilor

Vei învăța cum să vizualizezi conținutul DataFrame-urilor, cum să gestionezi valorile lipsă și cum să imporți sau să exporți date din și în fișiere CSV.

Vizualizarea datelor

Ce dimensiune de avocado este cea mai populară?

Evoluția vânzărilor în timp

Cerere și ofertă de avocado

Prețul avocadourilor convenționale vs. organice

Valori lipsă

Identificarea valorilor lipsă

Eliminarea valorilor lipsă

Înlocuirea valorilor lipsă

Crearea DataFrame-urilor

Listă de dicționare

Dicționar de liste

Citirea și scrierea fișierelor CSV

Din CSV în DataFrame

DataFrame în CSV

Recapitulare

Crearea și vizualizarea DataFrame-urilor

Vei învăța să analizezi datele pe mai multe dimensiuni simultan, permițându-ți să descoperi tipare nuanțate prin defalcarea rezumatelor în funcție de mai multe categorii deodată.

Mai multe coloane de grupare

Vei învăța să descompui statisticile descriptive pe categorii, ceea ce îți va permite să compari metricile între diferite grupuri și să descoperi tipare în datele tale.

O singură coloană de grupare

Vei învăța să sumarizezi datele prin calcularea unor statistici cheie, precum totalurile, mediile și numărările, permițându-ți să extragi perspective valoroase din datele brute.

Valori rezumate

Agregarea datelor

Vei învăța să gestionezi calcule în mai multe etape și să calculezi procente din totaluri, ceea ce îți va permite să construiești metrici complexe care depind de rezultate intermediare.

Transformări Complexe

Vei învăța să creezi coloane noi prin combinarea și calcularea valorilor din datele existente, permițându-ți astfel să obții rapoarte și alte metrici care nu sunt disponibile în setul de date original.

Transformări de bază

Transformarea datelor

Vei învăța să extragi rânduri specifice din datele tale pe baza unor condiții, ceea ce îți va permite să îți concentrezi analiza pe subseturi relevante și să gestionezi valorile lipsă și tiparele de text.

Filtrare de bază

Vei învăța să filtrezi datele folosind mai multe criterii simultan, ceea ce îți va permite să extragi exact rândurile de care ai nevoie prin combinarea condițiilor cu logica AND și OR.

Condiții multiple

Vei învăța să simplifici filtrarea complexă prin divizarea condițiilor în coloane separate și să extragi inversul rezultatului unui filtru, făcând analiza ta mai transparentă și mai ușor de verificat.

Filtrare complexă

Filtrarea datelor

Vei învăța să aplici diverse calcule pe baza unor condiții specifice, ceea ce îți va permite să standardizezi valorile, să clasifici datele în categorii și să gestionezi diverse scenarii în cadrul datelor tale.

Transformare condiționată

Vei învăța să calculezi rezumate care includ doar valorile ce îndeplinesc criterii specifice, permițându-ți să calculezi metrici nuanțate, precum „media doar pentru zborurile întârziate” în cadrul fiecărui grup.

Agregare condiționată

Operații condiționale

Avocado prices

Course Glossary: Data Manipulation with pandas

Homelessness data

Walmart sales

Temperatures

pandas este cea mai populară bibliotecă Python din lume, folosită pentru tot ce ține de manipularea și analiza datelor. În acest curs, vei învăța cum să manipulezi DataFrame-uri, extrăgând, filtrând și transformând seturi de date reale pentru analiză. Cu pandas vei explora toate conceptele de bază din știința datelor. Folosind date reale – inclusiv cifrele de vânzări Walmart și serii de timp cu temperaturi globale – vei învăța cum să imporți, să curești, să calculezi statistici și să creezi vizualizări, valorificând astfel puterea Python!

Videoclipurile conțin transcrieri live, accesibile prin clic pe „Show transcript" în colțul din stânga jos al playerului.

Glosarul cursului se găsește în secțiunea de resurse, în dreapta.

Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de cel puțin 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea dând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

pandas este cea mai populară bibliotecă Python din lume, folosită pentru orice, de la manipularea datelor până la analiza datelor. În acest curs, cu un Tutor AI alături, vei învăța cum să manipulezi DataFrame-uri, pe măsură ce agregi, filtrezi și transformi seturi de date din lumea reală pentru analiză. Folosind pandas, vei explora toate operațiunile de bază de manipulare a datelor esențiale în știința datelor.

<h2>Descoperă manipularea datelor cu pandas</h2>
Cu acest curs, vei învăța de ce pandas este cea mai populară bibliotecă Python din lume, folosită pentru orice, de la manipularea datelor până la analiza datelor. Vei explora cum să manipulezi DataFrame-uri, pe măsură ce extragi, filtrezi și transformi seturi de date din lumea reală pentru analiză. 
<br><br>
Cu pandas, vei explora toate conceptele esențiale ale științei datelor. Folosind date din lumea reală, inclusiv cifrele de vânzări Walmart și serii temporale ale temperaturilor globale, vei învăța cum să imporți, să cureți, să calculezi statistici și să creezi vizualizări — folosind pandas pentru a adăuga puterea lui Python.
<br><br>
<h2>Lucrează cu datele pandas pentru a explora conceptele de bază ale științei datelor</h2>
Vei începe prin a stăpâni elementele de bază ale pandas, inclusiv cum să inspectezi DataFrame-urile și să efectuezi câteva manipulări fundamentale. Vei învăța și despre agregarea DataFrame-urilor, înainte de a trece la slicing și indexare. 
<br><br>
Vei încheia cursul învățând cum să vizualizezi conținutul DataFrame-urilor tale, lucrând cu un set de date care conține vânzările săptămânale de avocado din SUA. 
<br><br>
<h2>Învață să manipulezi DataFrame-uri</h2>
Prin finalizarea acestui curs pandas, vei înțelege cum să folosești această bibliotecă Python pentru manipularea datelor. Vei avea o înțelegere a DataFrame-urilor și a modului de utilizare a acestora, precum și capacitatea de a-ți vizualiza datele în Python.

Intermediate Python

Cursul de manipulare a datelor cu pandas te învață să manipulezi DataFrames pentru analiza seturilor de date.

Manipularea datelor cu pandas

Învață cum să imporți și să cureți date, să calculezi statistici și să creezi vizualizări cu pandas. 

Numărare

Create Your Free Account