În acest capitol, vei învăța cum să creezi un DataFrame dintr-un fișier CSV, cum să inspectezi un DataFrame, cum să selectezi subseturi de rânduri și coloane și cum să sortezi și să rezumi un DataFrame.

Introducere în Polars DataFrame

Încarcă un fișier CSV într-un DataFrame

Inspectează un DataFrame

Selectarea unui subset dintr-un DataFrame

Crearea unei Serii dintr-un DataFrame

Subsetarea unui DataFrame cu notația de tip bracket

Selectează un subset de coloane cu .select()

Sortarea și rezumarea unui DataFrame

Sortarea datelor despre vehicule electrice

Rezumarea unui DataFrame

Valori extreme într-un DataFrame

Crearea DataFrame-urilor și selectarea datelor

În continuare, vei învăța cum să transformi datele cu expresii, cum să adaugi sau să actualizezi coloane într-un DataFrame, cum să lucrezi cu mai multe coloane și vei face cunoștință cu modul lazy și optimizarea interogărilor.

Transformarea coloanelor

Transformarea datelor cu o expresie

Agregarea unei coloane

Transformarea datelor

Adăugarea coloanelor

Adăugarea unei coloane noi

Utilizarea unei expresii specifice unui Dtype

Redenumirea și eliminarea coloanelor

Lucrul cu mai multe coloane

Transformarea mai multor coloane

Crearea de coloane noi cu un sufix

Combinarea selectorilor

Introducere în modul lazy

Crearea unei interogări lazy

Ce influențează prețul vehiculelor electrice?

Transformarea datelor cu expresii

În capitolul final, vei învăța cum să filtrezi un DataFrame pentru a obține un subset de rânduri, cum să gestionezi valorile lipsă sau duplicate, cum să grupezi după una sau mai multe coloane și cum să convertești un DataFrame între formatele lung și lat.

Filtrarea rândurilor

Filtrarea cu o singură condiție

Combinarea mai multor condiții de filtrare

Negarea unui predicat

Gestionarea valorilor lipsă și duplicate

Găsirea și eliminarea valorilor lipsă

Înlocuirea valorilor lipsă

Eliminarea valorilor duplicate

Agregări grupate

Numărarea valorilor

Agregare cu group-by

Agregări multiple pe o coloană

Pivotare și anularea pivotării

Pivotarea unui DataFrame

Transformarea datelor din formatul wide în formatul long

Concluzie

Analiza datelor

Music Streams

Electric Vehicles

Descoperă cum să manipulezi date și să extragi informații utile cu Polars, un pachet puternic și versatil pentru lucrul cu date tabulare în Python. Conceput pentru viteză și eficiență, Polars este o alegere excelentă atât pentru explorarea rapidă a datelor, cât și pentru analize detaliate. În acest curs, vei învăța tehnicile esențiale pentru transformarea, curățarea, analiza și vizualizarea datelor tabulare.

<h2>Descoperă manipularea eficientă a datelor cu Polars</h2>Polars este un pachet puternic, de uz general, pentru lucrul cu date tabelare în Python. Conceput pentru viteză și eficiență, Polars este o alegere excelentă pentru totul, de la explorarea rapidă a datelor până la analize detaliate. În acest curs, vei învăța elementele de bază ale utilizării Polars pentru a lucra cu datele tale.<br><br><h2>Încarcă, explorează și curăță datele tale</h2>Vei începe prin a învăța cum să imporți fișiere CSV în DataFrame-uri Polars, să le sintetizezi conținutul și să selectezi datele care contează cel mai mult. În continuare, vei descoperi cum să cureți setul de date, identificând și eliminând datele lipsă sau duplicate.<br><br><h2>Analizează și vizualizează eficient datele tale</h2>Apoi vei aborda o analiză a datelor mai detaliată, pe măsură ce îți împarți datele în grupuri și calculezi statistici pentru fiecare grup. Vei exersa, de asemenea, transformarea coloanelor cu expresii Polars și vei vedea cât de ușor face Polars posibilă transformarea mai multor coloane simultan. Vizualizarea este esențială pentru a obține informații din datele tale și pentru a comunica aceste informații altora. La finalul cursului, vei putea crea vizualizări clare pentru a prezenta insight-uri.<br><br><h2>Optimizează cu execuția Lazy din Polars</h2>O funcționalitate puternică a Polars este că poate optimiza codul tău pentru a crește performanța. Vei învăța cum să activezi optimizarea și să înțelegi cum funcționează aceste optimizări. Cu experiența dobândită în acest curs, vei fi pregătit să folosești Polars pentru o gamă largă de sarcini reale de date și să descoperi informații valoroase.

Intermediate Python

Învață să transformi, cureți și analizezi date eficient cu Polars, o bibliotecă Python performantă.

Introducere în Polars

Învață să transformi, cureți și analizezi eficient datele cu Polars, o bibliotecă Python pentru manipularea rapidă a datelor.

Data Processing and Pipeline Optimization with Polars

Utilizarea unei expresii specifice unui Dtype

Introducere în Polars

Instrucțiuni pentru exercițiu

Exercițiu interactiv practic