Vi sätter igång direkt! I det här kapitlet bekantar du dig med Python-syntax, läser in data i en Python-session och lär dig utforska och bearbeta dessa data för att besvara affärsfrågor.

Välkommen till Python!

Importera paket

Läsa in data

Utforska data med print()

DataFrames och deras metoder

Metoden .head()

Metoderna .info() och .describe()

Metoden .sort_values()

Filtrera rader och skapa kolumner

Filtrering

Skapa kolumner

Allt på en gång

Kasta loss

Pivottabellen är ett centralt verktyg för den kunnige kalkylbladsanvändaren. I det här kapitlet fokuserar vi på att återskapa den funktionaliteten i Python med hjälp av praktiska DataFrame-metoder.

Gruppering och summering: nybörjarens pivottabell

Ren sammanfattning med .sum()

.groupby() och .sum() tillsammans

Sammanfatta och sortera värden

Gruppera efter flera kolumner

Vilken är en lista?

Filmgenrers försäljning per plats

Vad gillar seniorer?

Fler användbara sammanfattningsverktyg

Bästsäljande film per plats

Vilken film säljer mest biljetter i genomsnitt

Pivotera i Python

Det här kapitlet handlar om hur du importerar och hanterar flera blad från en arbetsbok, samt hur du slår ihop dem med hjälp av Pythons motsvarighet till VLOOKUP: left join.

Arbeta med flera kalkylblad

Funktionen pd.ExcelFile()

Attributet .sheet_names

Metoden .parse()

Förberedelser för att slå ihop tabeller

.str.lower() och .str.title()

.str.strip()

Välja kolumner och .drop()

Sammanslagning: Pythons motsvarighet till VLOOKUP

Slå ihop för biljettpriser

Sammanfogning för biografplatser

Sätt ihop allt igen

Arbeta med flera blad

Nu när du kan importera och bearbeta dina data i Python är det dags att fokusera på att visualisera dem, så att dina insikter enkelt kan förmedlas till andra.

Så fungerar visualisering i Python

Så här bygger du ett diagram i Python

Mest inkomstbringande filmer

Bästa genrer

Bygg upp stapeldiagrammet

Lägg till en titel

Sätt etiketter på axlarna!

Gör det snyggt med sns

Kraften i hue

Tolka hue

Genre per marknad

Genre per biljetttyp

Avslutning

Visualisera data

Movie Theater Sales dataset

Letar du efter ett bättre alternativ till det du byggt i ett kalkylblad? Python för kalkylbladsanvändare är en utmärkt introduktion till Python och sätter dig på rätt spår för att automatisera repetitivt arbete, utforska dina data på djupet och utöka vad du kan åstadkomma. Under hela kursen drar vi paralleller till vanliga kalkylbladsfunktioner och -tekniker, så att du alltid har en bekant referenspunkt när du ger dig in i Python.

Pivot Tables in Google Sheets

Utforska Python med dina kunskaper i vanliga kalkylbladsfunktioner och tekniker!

Python för kalkylbladsanvändare

Utforska Python med vanliga kalkylbladsfunktioner och tekniker! 

Vilken är en lista?

Python för kalkylbladsanvändare

Interaktiv övning med praktiskt arbete