Pandas Übungs-Labs

Dieser Kurs enthält viele Labs für Pandas. Jedes Lab ist ein kleines Pandas-Projekt mit detaillierter Anleitung und Lösungen. Sie können Ihre Pandas-Fähigkeiten verbessern, indem Sie diese Labs absolvieren, Ihre Programmierfähigkeiten aufbauen und lernen, wie Sie sauberen und effizienten Code schreiben.

PythonDatenwissenschaft

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Lehrplan

Einführung in Pandas

Fehlende Daten behandeln

Arbeiten mit nullable Ganzzahlen

Pandas DataFrame expandierende Methode

Pandas DataFrame Groupby Methode

Das Verwenden von spärren Strukturen in Pandas

Verstärken von Pandas mit PyArrow

Pandas DataFrame Agg-Methode

Skalierung großer Datensätze

Pandas DataFrame Any Methode

Pandas DataFrame Drop-Methode

Pandas DataFrame Rangierungsmethode

Pandas DataFrame Astype Methode

Pandas DataFrame Apply-Methode

Datenumformung mit Pandas

Pandas Copy-On-Write Implementierungsleitfaden

Arbeiten mit Zeitintervallen (Timedeltas)

Pandas DataFrame combine_first Methode

Pandas DataFrame Dropna-Methode

Pandas DataFrame - Methode zum Entfernen von Duplikaten

Pandas DataFrame Count Methode

Pandas DataFrame Pivot Table Methode

Pandas DataFrame Pivot-Methode

Fensteroperationen in Pandas

Grundlagen der Datenmanipulation mit Pandas

Pandas DataFrame Query Methode

Pandas DataFrame Kopier-Methode

Pandas DataFrame Eq Methode

Arbeiten mit nullable Boolean-Daten

Pandas Series Agg Methode

Pandas Grundlagen: DataFrame-Speicher und -Operationen

Pandas DataFrame Items-Methode

Pandas DataFrame Iterrows-Methode

Pandas DataFrame Speicherbedarfs-Methode

Pandas Series Aggregatmethode

Pandas DataFrame Itertuples-Methode

Arbeiten mit Datenstrukturen in Pandas

Pandas DataFrame Align-Funktion

Pandas DataFrame Boxplot Methode

Pandas DataFrame Corrwith Methode

Pandas DataFrame Cov Methode

Pandas DataFrame Droplevel-Methode

Pandas DataFrame From_dict Methode

Pandas DataFrame Get Methode

Pandas DataFrame Info Methode

Pandas Series Append Methode

Pandas Series Astype Methode

Das Umgang mit doppelten Labels

Pandas Series Apply-Methode

Pandas Series Asfreq Methode

Pandas DataFrame Abs Methode

Pandas DataFrame Asof-Methode

Pandas DataFrame Vergleichsmethode

Pandas DataFrame Idxmax-Methode

Pandas DataFrame Keys Methode

Pandas DataFrame nlargest-Methode

Pandas DataFrame Nsmallest-Methode

Pandas DataFrame Pop-Methode

Pandas DataFrame pct_change-Methode

Pandas DataFrame Hist Methode

Pandas DataFrame Asfreq Methode

Pandas DataFrame - Zuweisungsmethode

Pandas DataFrame Backfill-Methode

Pandas DataFrame Convert_dtypes Methode

Pandas DataFrame Describe Methode

Pandas DataFrame Duplizierte Methode

Pandas DataFrame Head-Methode

Pandas DataFrame Interpolationsmethode

Pandas DataFrame Reindex-Methode

Pandas DataFrame At_time Methode

Pandas DataFrame Mittelwertmethode

Pandas DataFrame Median Methode

Pandas DataFrame Korrelationsmethode

Pandas DataFrame Filter-Methode

Pandas DataFrame Idxmin Methode

Pandas DataFrame Join Methode

Pandas DataFrame Applymap-Methode

Pandas DataFrame Fillna-Methode

Pandas Append-Methode

Text-Datenverarbeitung in Pandas

Einführung

Dieser Pandas Übungs-Labs-Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen zu helfen, die wesentlichen Fähigkeiten in der Datenmanipulation und -analyse mit der leistungsstarken Pandas-Bibliothek zu beherrschen. Durch eine Reihe von praktischen Labs haben Sie die Möglichkeit, Ihr Pandas-Wissen auf reale Daten-Szenarien anzuwenden und Ihre Programmierkompetenz zu verbessern.

🎯 Aufgaben

In diesem Kurs werden Sie lernen:

  • Wie Sie Daten mit Pandas laden, bereinigen und vorverarbeiten
  • Wie Sie fortgeschrittene Techniken der Datenanalyse und -manipulation wie Indizierung, Filterung, Gruppierung und Aggregation von Daten durchführen
  • Wie Sie Daten mit den integrierten Visualisierungsfunktionen von Pandas visualisieren
  • Wie Sie effizienten und lesbaren Pandas-Code schreiben, indem Sie bewährte Verfahren befolgen

🏆 Errungenschaften

Nach Abschluss dieses Kurses können Sie:

  • Zuversichtlich Pandas einsetzen, um eine Vielzahl von datenbezogenen Problemen zu lösen
  • Ein tiefes Verständnis der Kernfunktionen von Pandas und ihrer effektiven Nutzung entwickeln
  • Ihre Programmierfähigkeiten verbessern, indem Sie Pandas in einer praktischen, projektbasierten Umgebung üben
  • Ihre Kompetenz in Pandas demonstrieren, indem Sie eine Reihe von praktischen Labs absolvieren

Lehrer

labby
Labby
Labby is the LabEx teacher.

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