Pandas Basics за начинаещи - курс 990 RUB. от Stepik, обучение 46 урока, дата 05.11.2023г.

Относно курса
1. Информация
Основи на Numpy
1. Защо имате нужда от Numpy, когато изучавате Pandas?
2. Практикувайте: форма, dtype, ndim, нули, единици, подреждане 
3. Типове данни и тяхното преобразуване, аритметика, достъп до елементи 
4. Практика: аритметика, преобразуване на типове, достъп до елементи
5. Двумерни и тримерни масиви. Да се ​​научим да използваме индекси 
6. Практика: укрепване на работата с индекси 
7. Маскиране и нарязване заедно, фантастично индексиране, а също и преоформяне 
8. Практика: да се научите да променяте формата на масив 
9. Повече за преоформяне, транспониране, унарни и двоични функции 
10. Практика: консолидиране на знания за унарни и двоични функции 
11. Логически функции и функция във функция, както и където и статистика 

12. Практика: овладяване на полезни функции 
13. Функции any, all, sort, unique, in1d. Преглед на линейната алгебра 
14. Функции за пермутация и разбъркване. Запазване на масив във файл 
Въведение в Пандите
1. Първо запознанство със сериала 
2. Практика: проверка на знанията ви за поредицата 
3. Научете повече за сериите: индекси, добавяне, проверка за NaN 
4. Практика: тънкости при работа със сериали 
5. Първо запознанство с DataFrame 
6. Научете повече за DataFrame: индекси, вложени речници, del и .T 
7. Практика: функции за индексиране 
8. Функции повторно индексиране, изхвърляне и индексиране в рамка с данни 
9. Практикувайте: извадете това, от което се нуждаете, премахнете това, от което не се нуждаете 
10. Оператори loc, iloc, at, iat. Добавяне на множество кадри с данни 
11. Добавяне на кадри с данни, сортиране, аритметика с пропуски 
12. Описателна статистика. Уникални ценности 
13. Тест 
14. Тест (продължение) 
Pandas: работа с източници на данни
1. Какво представлява CSV форматът и как да го укротите?
2. Научете повече за обработката на пропуски 
3. Научете се да четете големи файлове на части 
4. Кой е JSON и как да се сприятеляваме с него?
5. Запознаване с форматите HTML, XML, PICKLE, HDF5 
6. Добрият стар Excel и малко за базите данни
Pandas: почистване и подготовка на данни за анализ
1. Да се ​​науча да боравя с подавания 
2. Ние проверяваме данните за дубликати и се отърваваме от тях 
3. За подмяна на стойности и дискретизация 
4. Ние идентифицираме емисиите и правилно ги елиминираме 
5. Създаване на матрици от фиктивни променливи 
6. Работата с низове е по-лесна, отколкото изглежда!
Pandas: Обединяване на данни и трансформация на формата
1. Представяне на йерархично индексиране
2. Действия с множество индекси в рамки с данни
3. Научаване за свързване на кадри с данни чрез сливане
4. Аналог за сливане; конкатенация на кадри с данни с помощта на concat
5. Комбиниране на данни и трансформация на формуляр