Learn about some of the most important data types (integers, floats, strings, and booleans) and data structures (lists, dictionaries, numpy arrays, and pandas DataFrames) in Python and how they compare to the ones in R. 

Introduction

Assignment and data types

Arithmetic with strings

Containers - lists and dictionaries

Lists

Dictionaries

Functions, methods, and libraries

Methods

NumPy arrays

Pandas DataFrames

The Basics

This chapter covers control flow statements (if-else if-else), for loops and shows you how to write your own functions in Python!

Kontrol akışı ve döngüler

Kontrol akışı

Döngüler

Fonksiyonlar

Bireysel aşırı alkol tüketimi fonksiyonu

Genel binge içme fonksiyonu

Lambda fonksiyonları

Kapsamalar

Fonksiyonları eşlemek

Liste üreteçleri

Sözlük üreteci (dictionary comprehension)

Control flow, Loops, and Functions

In this chapter you will learn more about one of the most important Python libraries, Pandas. In addition to DataFrames, pandas provides several data manipulation functions and methods. 

Selecting data in pandas

Selecting columns

Selecting rows

Selecting rows and columns

Data types

Integers and floats

Strings

Dates (I)

Dates (II)

Advanced Pandas

Missing values

Groupby

Tidy data

Pandas

You will learn about the rich ecosystem of visualization libraries in Python. This chapter covers matplotlib, the core visualization library in Python along with the pandas and seaborn libraries. 

Plotting directly using pandas

Univariate plots in pandas

Bivariate plots in pandas

Seaborn

Univariate plots in seaborn

Bivariate plots in seaborn

Facet plots in seaborn

Matplotlib

Univariate and bivariate plots in matplotlib

Subfigures in matplotlib

Working with axes

Polishing up a figure

Plotting

As a final capstone, you will apply your Python skills on the NYC Flights 2013 dataset.

NYC flights data

Load multiple data files

Explore

Visualize

Manipulating data

Recode dates

Groupby aggregates

Plots

Dummy variables

Wrap-up

Capstone

Air quality

Country timeseries

Flights (sample)

Inflammation

NYC Flights 2013

Tips

Python ve R, "Machine Learning Çağı"nda büyük bir popülerlik kazandı. Her ikisi de öğrenmesi ve yazması kolay, yüksek seviyeli dillerdir. Hangi dili kullanacağın genellikle geçmişine ve çalışma alanına bağlıdır. R, istatistikçiler tarafından ve onlar için geliştirilmiş bir dilken, Python daha genel amaçlı bir programlama dilidir. Arka plan ne olursa olsun, bazen belirli bir algoritma yalnızca bir dilde uygulanmış olabilir, bir özellik diğerinde daha iyi belgelenmiştir ya da sadece çevrimiçi bulduğun eğitim R yerine Python kullanıyordur.

Her iki durumda da, R kullanıcısının işini halletmek için Python ile çalışması ya da bir şeyin Python’da nasıl uygulandığını anlayıp R’ye aktarması gerekebilir. Bu kurs, R-Python dil bariyerini aşmana yardımcı olur.

Introduction to Writing Functions in R

Bu kurs, R kullanıcıları için Python'u hızlıca öğrenmelerine yardımcı olur!

R Kullanıcıları için Python

Bu kurs, Python'u hızlı bir şekilde öğrenmek isteyen R kullanıcıları içindir!

Kontrol akışı ve döngüler

Create Your Free Account