Öva på att använda pandas för att hämta precis den data du behöver från platta filer, lär dig hantera datatyper och åtgärda fel – och bekanta dig med amerikansk skattedata på köpet.

Introduktion till platta filer

Hämta data från CSV-filer

Hämta data från andra platta filer

Anpassa import av platta filer

Importera en delmängd av kolumner

Importera en fil i delar

Hantera fel och saknade data

Ange datatyper

Ange anpassade NA-värden

Hoppa över felaktig data

Importera data från platta filer

Automatisera dataimporter från kontorslivets stapelvara: Excel-filer. Importera delar av eller hela arbetsböcker och se till att booleska värden och datumdata läses in korrekt – allt medan du lär dig om hur andra lär sig programmera.

Introduktion till kalkylblad

Hämta data från ett kalkylblad

Läs in en del av ett kalkylark

Hämta data från flera kalkylblad

Välj ett enskilt kalkylblad

Välj flera kalkylblad

Arbeta med flera kalkylblad

Anpassa import: sant/falskt-data

Ange booleska kolumner

Ange egna sant/falskt-värden

Anpassa importer: tolka datum

Tolka enkla datum

Hämta datum och tid från flera kolumner

Tolka datumformat som inte är standardiserade

Importera data från Excel-filer

Kombinera pandas med SQL för att ta reda på hur många bostadsproblem New Yorks invånare egentligen brottas med. Kapitlet innehåller grundläggande SQL-ämnen som WHERE-satser, aggregatfunktioner och enkla joins.

Introduktion till databaser

Anslut till en databas

Ladda hela tabeller

Förfina importer med SQL-frågor

Välja kolumner med SQL

Markera rader

Filtrera på flera villkor

Mer komplexa SQL-frågor

Hämta distinkta värden

Räkna i grupper

Arbeta med aggregatfunktioner

Läsa in flera tabeller med joins

Koppla tabeller

Sammanfogning och filtrering

Sammanslagning, filtrering och aggregering

Importera data från databaser

Lär dig arbeta med JSON-data och webb-API:er genom att utforska ett offentligt dataset och hämta caférekommendationer från Yelp. Avslutningsvis får du lära dig tekniker för att kombinera dataset efter att de har lästs in i dataramar.

Introduktion till JSON

Läs in JSON-data

Arbeta med JSON-orienteringar

Introduktion till API:er

Hämta data från ett API

Ange API-parametrar

Ange begäransrubriker

Arbeta med nästlade JSON-filer

Platta ut nästlade JSON-strukturer

Hantera djupt nästlad data

Kombinera flera datamängder

Konkatenera dataramar

Slå ihop dataramar

Avslutning

Importera JSON-data och arbeta med API:er

FreeCodeCamp New Developer Survey response subset

NYC weather and 311 housing complaints

Vermont tax return data by ZIP code

Innan du kan analysera data måste du först hämta den. Den här kursen lär dig hur du bygger pipelines för att importera data som lagras i vanliga filformat. Du använder pandas, ett centralt Python-bibliotek för dataanalys, för att hämta data från en mängd olika källor – från kalkylblad med enkätsvar till en databas med ärenden från offentlig sektor och ett API för en populär recensionssajt. På vägen lär du dig att finjustera importer så att du bara hämtar det du behöver och hanterar problem som felaktiga datatyper. Avslutningsvis sätter du ihop ett eget dataset från flera olika källor.

Intermediate Python

Intermediate SQL

Lär dig hämta data från vanliga format som CSV, kalkylblad, JSON, SQL-databaser och API:er.

Effektiv datainläsning med pandas

Lär dig hämta data från vanliga filformat och system som CSV-filer, kalkylblad, JSON, SQL-databaser och API:er.

Arbeta med nästlade JSON-filer

Create Your Free Account