or
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งด้วย inner join และค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจซึ่งอาจซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลเหล่านั้น นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งข้อมูล เช่น แบบ one-to-one หรือ one-to-many ส่งผลต่อผลลัพธ์ที่ได้อย่างไร
ยกระดับความเข้าใจเรื่อง join ให้ลึกยิ่งขึ้น ในบทนี้จะได้ฝึกกับข้อมูลภาพยนตร์จาก TMDb พร้อมเรียนรู้ left join, right join และ outer join รวมถึงการ merge ตารางกับตัวเอง และการ merge โดยใช้ index ของ DataFrame
แบบฝึกหัดปัจจุบัน
ในบทนี้จะได้เรียนรู้เทคนิคการกรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ได้แก่ semi-join และ anti-join รวมถึงการเชื่อม DataFrame ในแนวตั้งและการใช้ฟังก์ชัน pandas.concat เพื่อสร้างชุดข้อมูลใหม่ นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้การตรวจสอบความถูกต้องของโครงสร้างข้อมูลที่รวมแล้ว เพราะข้อมูลในความเป็นจริงมักไม่สะอาดเสมอไป
ในบทสุดท้ายนี้จะก้าวไปอีกขั้น โดยเรียนรู้เมธอดเฉพาะทางของ pandas สำหรับการ merge ข้อมูล time-series และข้อมูลแบบเรียงลำดับ พร้อมข้อมูลทางการเงินและเศรษฐกิจจริงจากเมืองชิคาโก นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้การ query ตารางในรูปแบบ SQL และการ unpivot ข้อมูลด้วยเมธอด melt