Pandas-Grundlagen für Anfänger – Kurs 990 RUB. von Stepik, Ausbildung 46 Unterrichtsstunden, Datum 5. November 2023.

Über den Kurs
1. Information
Numpy-Grundlagen
1. Warum brauchen Sie Numpy, wenn Sie Pandas lernen?
2. Übung: Form, dtype, ndim, Nullen, Einsen, arange 
3. Datentypen und deren Konvertierung, Arithmetik, Elementzugriff 
4. Übung: Arithmetik, Typkonvertierung, Elementzugriff
5. Zweidimensionale und dreidimensionale Arrays. Lernen, Indizes zu verwenden 
6. Übung: Stärkung der Arbeit mit Indizes 
7. Maskieren und zusammenschneiden, ausgefallene Indizierung und auch Umformen 
8. Übung: Lernen, die Form eines Arrays zu ändern 
9. Mehr über Umformen, Transponieren, unäre und binäre Funktionen 

10. Übung: Festigung des Wissens über unäre und binäre Funktionen 
11. Logische Funktionen und Funktion innerhalb einer Funktion sowie Wo und Statistiken 
12. Übung: Nützliche Funktionen beherrschen 
13. Funktionen: any, all, sort, unique, in1d. Übersicht über die lineare Algebra 
14. Permutations- und Shuffle-Funktionen. Speichern eines Arrays in einer Datei 
Einführung in Pandas
1. Erste Bekanntschaft mit Series 
2. Übung: Testen Sie Ihr Wissen über die Serie 
3. Erfahren Sie mehr über Reihen: Indizes, Addition, Prüfung auf NaN 
4. Übung: Feinheiten beim Arbeiten mit Serien 
5. Erste Bekanntschaft mit DataFrame 
6. Erfahren Sie mehr über DataFrame: Indizes, verschachtelte Wörterbücher, del und .T 
7. Übung: Indizierungsfunktionen 
8. Funktionen zum Neuindizieren, Löschen und Indizieren in einem Datenrahmen 
9. Übung: Herausnehmen, was Sie brauchen, und entfernen, was Sie nicht brauchen 
10. Operatoren loc, iloc, at, iat. Hinzufügen mehrerer Datenrahmen 
11. Hinzufügen von Datenrahmen, Sortieren, Rechnen mit Lücken 
12. Beschreibende Statistik. Einzigartige Werte 
13. Prüfung 
14. Test (Fortsetzung) 
Pandas: Arbeiten mit Datenquellen
1. Was ist das CSV-Format und wie kann man es zähmen?
2. Erfahren Sie mehr über die Passverarbeitung 
3. Lernen, große Dateien in Teilen zu lesen 
4. Wer ist JSON und wie kann man sich damit anfreunden?
5. Kennenlernen der Formate HTML, XML, PICKLE, HDF5 
6. Gutes altes Excel und ein bisschen über Datenbanken
Pandas: Daten bereinigen und für die Analyse vorbereiten
1. Lernen, mit Pässen umzugehen 
2. Wir prüfen Daten auf Duplikate und beseitigen diese 
3. Über das Ersetzen von Werten und Diskretisierung 
4. Wir identifizieren Emissionen und beseitigen sie fachgerecht 
5. Erstellen von Matrizen aus Dummy-Variablen 
6. Die Arbeit mit Saiten ist einfacher als es scheint!
Pandas: Datenverknüpfung und Formtransformation
1. Einführung in die hierarchische Indizierung
2. Aktionen mit Multi-Indizes in Datenrahmen
3. Lernen, Datenrahmen mithilfe von Merge zu verbinden
4. Analog zum Zusammenführen; Verkettung von Datenrahmen mit concat
5. Kombination von Daten- und Formulartransformation