Lerne den grundlegenden Pandas-Workflow in neun geführten Beginner-Labs mit 45 geprüften Programmierschritten. Nach Import und erster Series erstellst du DataFrame-Objekte, liest CSV-Daten, wählst und filterst Zeilen, sortierst Tabellen, bereinigst typische Probleme, berechnest Statistiken und gruppierst Datensätze.
Jedes Lab behandelt einen kleinen Datensatz und eine klare Operation. Du bearbeitest ein Python-Skript, startest es im Terminal, prüfst die Ausgabe und bestehst einen Check. So entwickelst du verlässliche Tabellenroutinen, ohne selbst ein offenes Analyseprojekt entwerfen zu müssen.
Was du lernen wirst
- Pandas importieren und
SeriessowieDataFrameerstellen, abrufen und untersuchen - DataFrames aus Dictionaries mit gewählten Spalten und Indexlabels aufbauen
- CSV-Dateien mit Kommentaren, Kopfzeilen und eigenen Fehlwertmarkierungen lesen
- Zeilen und Spalten mit Klammern,
loc,ilocund Label-Slices auswählen - Mit booleschen Bedingungen, kombinierten Ausdrücken,
isinundnotnullfiltern - Nach einer oder mehreren Spalten sortieren und Indizes anschließend verwalten
- Fehlwerte entfernen oder füllen, Duplikate löschen, Spalten umbenennen und Typen konvertieren
- Deskriptive Statistik berechnen und Gruppen mit
groupbyundaggzusammenfassen
Für wen dieser Kurs geeignet ist
Der Kurs richtet sich an Python-Einsteiger, die Pandas erstmals strukturiert lernen, und an Lernende, die vor offenen Analysen geführte Praxis wünschen. Er passt besonders, wenn du kurze Erklärungen, kleine Daten und einen Check nach jedem Schritt bevorzugst.
Voraussetzungen: Du solltest Python-Grundlagen wie Variablen, Listen, Dictionaries und das Ausführen eines Skripts kennen. Pandas-Vorkenntnisse sind nicht nötig.
Lernumgebung: Alle neun Labs verwenden eine Ubuntu-22.04-WebIDE mit .py-Startdateien, Terminal, Tabellen im Speicher und bei Bedarf zwei lokalen CSV-Dateien. Jeder der 45 Schritte hat eine Aufgabenprüfung; lokale Einrichtung oder externer Datenaccount sind nicht erforderlich.
Häufig gestellte Fragen
Wie unterscheidet sich der Kurs von 100 Pandas Exercises?
Hier lernst du in neun geführten Labs mit Erklärungen und Checks. Der 100-Übungen-Kurs ist ein selbstständiges Notebook mit Antworten und breiterem fortgeschrittenem Umfang; dieser Kurs ist der bessere Einstieg.
Arbeite ich in Jupyter Notebook?
Nein. Du bearbeitest normale Python-Dateien in einer Browser-WebIDE und startest sie im Terminal. So übst du einen skriptbasierten Pandas-Workflow.
Welche Themen liegen außerhalb des Kurses?
Nicht behandelt werden Joins oder Merges, Pivot-Tabellen, Zeitreihen, Excel und Diagramme. Der Fokus liegt bewusst auf grundlegender Auswahl, Bereinigung, Statistik und Gruppierung.
Werden externe oder große reale Datensätze genutzt?
Nein. Die Labs verwenden kleine Tabellen aus Startskripten und zwei lokale CSV-Dateien für Studenten- und Fehlwertbeispiele. Downloads, Cloud-Konten oder externe Dienste sind nicht beteiligt.
