In this chapter, you'll learn how to import data into Python from all types of flat files, which are a simple and prevalent form of data storage. You've previously learned how to use NumPy and pandas—you will learn how to use these packages to import flat files and customize your imports.

Welcome to the course!

Importing entire text files

Importing text files line by line

The importance of flat files in data science

Pop quiz: what exactly are flat files?

Why we like flat files and the Zen of Python

Importing flat files using NumPy

Using NumPy to import flat files

Customizing your NumPy import

Importing different datatypes

Importing flat files using pandas

Using pandas to import flat files as DataFrames (1)

Using pandas to import flat files as DataFrames (2)

Customizing your pandas import

Final thoughts on data import

Introduction and flat files

You've learned how to import flat files, but there are many other file types you will potentially have to work with as a data scientist. In this chapter, you'll learn how to import data into Python from a wide array of important file types. These include pickled files, Excel spreadsheets, SAS and Stata files, HDF5 files, a file type for storing large quantities of numerical data, and MATLAB files.

Introduction to other file types

Not so flat any more

Loading a pickled file

Listing sheets in Excel files

Importing sheets from Excel files

Customizing your spreadsheet import

Importing SAS/Stata files using pandas

How to import SAS7BDAT

Importing SAS files

Using read_stata to import Stata files

Importing Stata files

Importing HDF5 files

Using File to import HDF5 files

Using h5py to import HDF5 files

Extracting data from your HDF5 file

Importing MATLAB files

Loading .mat files

The structure of .mat in Python

Importing data from other file types

In this chapter, you'll learn how to extract meaningful data from relational databases, an essential skill for any data scientist. You will learn about relational models, how to create SQL queries, how to filter and order your SQL records, and how to perform advanced queries by joining database tables.

İlişkisel veritabanlarına giriş

Hızlı test: İlişkisel model

Python'da bir veritabanı motoru oluşturma

Veritabanı motoru oluşturma

Veritabanındaki tablolar neler?

Python ile ilişkisel veritabanlarını sorgulama

SQL Sorgularının Merhaba Dünya’sı!

SQL Sorgularının Merhaba Dünya'sını Özelleştirme

SQL'in WHERE ifadesini kullanarak veritabanı kayıtlarını filtreleme

ORDER BY ile SQL kayıtlarını sıralama

İlişkisel veritabanlarını doğrudan pandas ile sorgulama

Pandas ve SQL Sorgularının Hello World'ü!

Daha karmaşık sorgular için pandas

İleri düzey sorgulama: tablo ilişkilerinden yararlanma

SQL'in gücü tablolar arası ilişkilerde yatar: INNER JOIN

INNER JOIN'unu filtreleme

Son Düşünceler

Working with relational databases in Python

Chinook (SQLite)

LIGO (HDF5)

Battledeath (XLSX)

Extent of infectious diseases (DTA)

Gene expressions (MATLAB)

MNIST

Sales (SAS7BDAT)

Seaslugs

Titanic

Course Glossary

Bir veri bilimci olarak veriyi temizlemen, düzenleyip dönüştürmen, görselleştirmen, kestirimsel modeller kurman ve bu modelleri yorumlaman gerekir. Ancak bunları yapmadan önce, veriyi Python'a nasıl alacağını bilmelisin. Bu kursta veriyi Python'a aktarmanın birçok yolunu öğreneceksin: .txt ve .csv gibi düz dosyalardan; Excel tablo dosyaları, Stata, SAS ve MATLAB dosyaları gibi diğer yazılımlara özgü dosyalardan; ve SQLite ile PostgreSQL gibi ilişkisel veritabanlarından.

Videoların sol altındaki "Show transcript" seçeneğine tıklayarak canlı altyazıları görüntüleyebilirsin.
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.
CPE kredisi almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede %70 puana ulaşman gerekir. Sağdaki CPE kredisi çağrı kutusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.

Intermediate Python

Python'da CSV, Excel ve SQLite & PostgreSQL veritabanlarından veri okuma yöntemlerini öğreneceksiniz.

Python'da Veri Aktarmaya Giriş

Excel, SQL, SAS gibi çeşitli kaynaklardan ve doğrudan web'den Python'a veri aktarmayı öğrenin.

Yardımcı Veri Bilimcisi  Python'da

Veri Mühendisi Python'da

Verileri İçe Aktarma ve Temizleme  Python'da

Data Scientist at DataCamp

Gelişmiş sorgulama: tablo ilişkilerini kullanma

Tablolar bağlıdır

Tabloları JOIN ile birleştirme

Python'da INNER JOIN (pandas)

Hadi pratik yapalım!

Working with relational databases in Python - İleri düzey sorgulama: tablo ilişkilerinden yararlanma

İleri düzey sorgulama: tablo ilişkilerinden yararlanma

Create Your Free Account