Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trang chủ
Khóa học
Biến đổi dữ liệu với Polars

Áp dụng các phép biến đổi tùy chỉnh

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Biến đổi dữ liệu với Polars

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Trong chương này, bạn sẽ học cách làm sạch và tìm kiếm dữ liệu văn bản, trích xuất mẫu từ chuỗi, và dùng biểu thức điều kiện để biến đổi các cột.

Exercise 1: Biến đổi dữ liệu với các biểu thức Exercise 2: Chuyển đổi kiểu dữ liệu cột Exercise 3: Xóa khoảng trắng Exercise 4: Nối các cột văn bản Exercise 5: Tìm kiếm và trích xuất văn bản Exercise 6: Tìm kiếm văn bản Exercise 7: Trích xuất chuỗi từ văn bản Exercise 8: Thay thế nhiều mẫu cùng lúc Exercise 9: Tạo biểu thức điều kiện Exercise 10: Phân loại khách hàng bằng điều kiện Exercise 11: Chuỗi nhiều điều kiện Exercise 12: Điền giá trị thiếu

Tìm hiểu cách phân tích cú pháp và thao tác với ngày tháng, lọc và tổng hợp dữ liệu theo các giai đoạn thời gian, và tính các thống kê rolling và tích lũy.

Exercise 1: Phân tích cú pháp và thao tác với ngày tháng Exercise 2: Phân tích cú pháp chuỗi datetime Exercise 3: Trích xuất thành phần giờ Exercise 4: Tính thời điểm kết thúc kỳ thuê Exercise 5: Lọc và tổng hợp theo khoảng thời gian Exercise 6: Lọc theo một thời điểm datetime cụ thể Exercise 7: Lọc theo một khoảng thời gian Exercise 8: Tính tổng số lượt thuê theo tuần Exercise 9: Gộp cuộn và lũy kế Exercise 10: Tính tổng lăn Exercise 11: Tính số lượt thuê lũy kế Exercise 12: Tổng hợp rolling trên nhiều cột Exercise 13: Biến đổi dữ liệu theo nhóm Exercise 14: Tính tổng theo giờ với window function Exercise 15: Tính chênh lệch so với trung bình theo giờ Exercise 16: Nhóm theo nhiều cột với window functions

Chương này đề cập đến việc kết hợp các DataFrame bằng nối (concatenation), join theo một hoặc nhiều cột, và ghép hàng dựa trên điều kiện hoặc giá trị gần nhất.

Exercise 1: Nối DataFrame Exercise 2: Xếp chồng dữ liệu theo khu vực Exercise 3: Thêm các cột cờ (flag)Exercise 4: Thêm hàng mới một cách hiệu quả Exercise 5: Kết nối (join) DataFrame Exercise 6: Bổ sung thông tin host Exercise 7: Khớp theo tổ hợp duy nhất Exercise 8: Giữ lại toàn bộ listings Exercise 9: Tìm khoảng trống ở cả hai DataFrame Exercise 10: Join DataFrame theo điều kiện hoặc khớp gần nhất Exercise 11: Khớp danh sách chỗ ở với yêu cầu ngân sách Exercise 12: Lọc với nhiều điều kiện Exercise 13: Khớp với lần cập nhật giá gần nhất

Học cách xây dựng các biểu thức tùy chỉnh có thể tái sử dụng, phân loại dữ liệu bằng quantile và ngưỡng cố định, và phân tích xếp hạng cùng tương quan.

Exercise 1: Áp dụng các phép biến đổi tùy chỉnh

Bài tập hiện tại

Exercise 2: Chuyển đổi số lượt phát sang đơn vị tỷ Exercise 3: Tạo biểu thức có thể tái sử dụng Exercise 4: Thêm một biểu thức tùy chỉnh Exercise 5: Tính quantile và histogram Exercise 6: Tính các phân vị cho độ phổ biến Exercise 7: Phân nhóm streams thành các hạng Exercise 8: Xây dựng biểu đồ histogram về mức độ phổ biến Exercise 9: Tính hạng và tương quan Exercise 10: Xếp hạng album với xử lý đồng hạng Exercise 11: Xây dựng ma trận tương quan Exercise 12: Tóm tắt tùy chỉnh với describe Exercise 13: Tổng kết