Învață despre cele mai importante tipuri de date (numere întregi, numere reale, șiruri de caractere și valori booleene) și structuri de date (liste, dicționare, array-uri NumPy și DataFrame-uri pandas) din Python și cum se compară acestea cu echivalentele din R.

Introducere

Atribuire și tipuri de date

Aritmetică cu șiruri de caractere

Containere – liste și dicționare

Liste

Dicționare

Funcții, metode și biblioteci

Metode

Array-uri NumPy

Pandas DataFrames

Noțiuni de bază

Acest capitol acoperă instrucțiunile de control al fluxului (if-else if-else), buclele for și îți arată cum să îți scrii propriile funcții în Python!

Control flow și bucle

Fluxul de control

Bucle

Funcții

Funcție individuală pentru consumul excesiv de alcool

Funcție generală pentru consumul excesiv de alcool

Funcții lambda

Comprehensiuni

Funcții de mapare

Listă comprehensivă

Comprehensiune de dicționar

Control flow, bucle și funcții

În acest capitol vei afla mai multe despre una dintre cele mai importante biblioteci Python: Pandas. Pe lângă DataFrame-uri, pandas oferă numeroase funcții și metode de manipulare a datelor.

Selectarea datelor în pandas

Selectarea coloanelor

Selectarea rândurilor

Selectarea rândurilor și coloanelor

Tipuri de date

Numere întregi și numere cu virgulă mobilă

Șiruri de caractere

Categorie

Date (I)

Date (II)

Pandas avansat

Valori lipsă

Groupby

Date ordonate

Pandas

Vei descoperi ecosistemul bogat de biblioteci de vizualizare din Python. Acest capitol acoperă matplotlib – biblioteca principală de vizualizare din Python – împreună cu bibliotecile pandas și seaborn.

Reprezentare grafică directă cu pandas

Grafice univariate în pandas

Grafice bivariate în pandas

Seaborn

Grafice univariate în seaborn

Grafice bivariante în seaborn

Grafice cu falete în seaborn

Matplotlib

Grafice univariate și bivariate în matplotlib

Subfiguri în matplotlib

Lucrul cu axele

Finisarea unei figuri

Vizualizare

Ca proiect final, îți vei aplica abilitățile Python pe setul de date NYC Flights 2013.

Date despre zborurile din NYC

Încarcă mai multe fișiere de date

Explorează

Vizualizează

Manipularea datelor

Recodifică datele calendaristice

Agregate groupby

Grafice

Variabile dummy

Concluzie

Proiect final

Flights (sample)

Inflammation

NYC Flights 2013

Tips

Country timeseries

Air quality

Python și R au cunoscut o creștere imensă în popularitate în „Era Machine Learning". Ambele sunt limbaje de nivel înalt, ușor de învățat și de utilizat. Limbajul pe care îl alegi depinde de experiența și domeniul tău de studiu sau de muncă. R este un limbaj creat de statisticieni și pentru statisticieni, în timp ce Python este un limbaj de programare de uz general. Indiferent de experiența ta, vor exista momente când un anumit algoritm este implementat într-un limbaj și nu în celălalt, o funcționalitate este mai bine documentată sau, pur și simplu, tutorialul găsit online folosește Python în loc de R.

În oricare dintre aceste situații, utilizatorul de R trebuie să lucreze în Python pentru a-și duce treaba la bun sfârșit sau să înțeleagă cum este implementat ceva în Python pentru a putea transpune acea logică în R. Acest curs te ajută să treci bariera dintre R și Python.

Introduction to Writing Functions in R

Acest curs este pentru utilizatorii R care doresc să învețe rapid Python!

Python pentru utilizatori de R

Acest curs este pentru utilizatorii R care vor să se familiarizeze rapid cu Python!

Control flow și bucle

Create Your Free Account