Schnelleinstieg mit Pandas
Dieser Kurs ist für Anfänger konzipiert, die mit Pandas beginnen möchten, Daten zu analysieren. Er behandelt die Grundlagen von Pandas, einschließlich Datenstrukturen, Datenmanipulation und Datenvisualisierung.
01
Ihr erstes Pandas-Labor
Hallo und willkommen bei LabEx! In diesem ersten Labor lernen Sie das klassische „Hallo, Welt!“-Programm in Pandas kennen.
02
Arbeiten mit Pandas
Pandas ist ein leistungsstarkes Datenmanipulationswerkzeug, das in Python entwickelt wurde. Es wird häufig bei der Datenanalyse und -bereinigung eingesetzt, da es flexibel und einfach zu verwenden ist. In diesem Labor lernen wir, wie man Pandas verwendet, um grundlegende Operationen wie das Laden von Daten, das Erstellen von DataFrames, den Zugriff auf Daten und die Durchführung einfacher Statistiken durchzuführen.
03
Pandas-Datenmanipulation
Dieses Labor führt Sie durch das Lesen, Schreiben und Manipulieren von Daten mithilfe von Pandas, einer leistungsstarken Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation für Python. Für diese Übung verwenden wir einen Datensatz vom Untergang der Titanic.
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Datenauswahl in Pandas
In diesem Labor lernen wir, wie man mit Pandas, einer beliebten Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation in Python, bestimmte Daten aus einem DataFrame auswählt. Für dieses Tutorial verwenden wir den Datensatz der Titanic.
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Pandas-Diagramme für die Luftqualitätsanalyse
In diesem Labor lernen wir, wie man Diagramme mit Pandas erstellt, einer leistungsstarken Datenmanipulationsbibliothek in Python. Wir verwenden reale Luftqualitätsdaten für praktische Beispiele. Am Ende dieses Labors sollten Sie in der Lage sein, mit Pandas Liniendiagramme, Streudiagramme, Boxplots zu erstellen und Ihre Diagramme anzupassen.
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Arbeiten mit Spalten in Pandas
In diesem Labor lernen wir, wie man mit Spalten in Pandas arbeitet. Wir werden untersuchen, wie man neue Spalten aus bestehenden ableitet, mathematische und logische Operationen auf Spalten anwendet, Spaltenbeschriftungen umbenennen und spaltenweise Operationen mithilfe der apply-Methode durchführen.
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Analyse von Titanic-Passagierdaten mit Pandas
In diesem Labor lernen wir, wie man die Python-Bibliothek Pandas verwendet, um zusammenfassende Statistiken für Daten zu berechnen. Wir verwenden den Datensatz der Titanic, der Daten über Passagiere des Untergangs der Titanic enthält. Wir lernen, wie man zusammenfassende Statistiken berechnet, aggregierte Statistiken berechnet und die Anzahl der Datensätze nach Kategorie zählt.
08
Datenformatierung mit Pandas
In diesem Labor untersuchen wir, wie man Daten in Pandas mithilfe verschiedener Funktionen wie sort_values, pivot, pivot_table und melt umformatiert. Wir arbeiten mit den Datensätzen Titanic und Luftqualität, um die Umformatierungsmethoden zu demonstrieren.
09
Zusammenführen von Datentabellen in Pandas
In diesem Labor arbeiten wir mit Luftqualitätsdaten, um zu untersuchen, wie man mehrere Tabellen mithilfe der Python-Bibliothek Pandas kombiniert. Wir verwenden die Funktionen concat und merge, um diese Operationen durchzuführen. Dieses Labor hilft Ihnen, zu verstehen, wie man DataFrames effektiv verkettet und zusammenführt.
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Behandlung von Zeitreihendaten
Dieses Labor führt Sie durch die Behandlung von Zeitreihendaten mithilfe des Python-Pakets Pandas. Für dieses Tutorial verwenden wir Luftqualitätsdaten. Sie lernen, wie man Zeichenfolgen in Datumszeitobjekte konvertiert, Operationen mit diesen Datumszeitobjekten durchführt, Zeitreihen auf eine andere Frequenz umsamplet und mehr.
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Pandas Textdaten
In diesem Labor untersuchen wir, wie man Textdaten mithilfe der Python-Bibliothek Pandas bearbeitet. Sie lernen, wie man Zeichenfolgen in Kleinbuchstaben konvertiert, Teile von Zeichenfolgen extrahiert, Zeichenfolgenwerte ersetzt und mehr mithilfe verschiedener integrierter Pandas-Methoden.