Nozioni di base su Panda per principianti - corso RUB 990. da Stepik, formazione 46 lezioni, data 5 novembre 2023.

Informazioni sul corso
1. Informazione
Nozioni di base su Numpy
1. Perché hai bisogno di Numpy quando impari i Panda?
2. Pratica: forma, dtype, ndim, zeri, uno, arange 
3. Tipi di dati e loro conversione, aritmetica, accesso agli elementi 
4. Esercitazione: aritmetica, conversione di tipi, accesso agli elementi
5. Array bidimensionali e tridimensionali. Imparare a usare gli indici 
6. Pratica: rafforzare il lavoro con gli indici 
7. Maschera e affetta insieme, indicizza in modo fantasioso e rimodella 
8. Esercizio: imparare a cambiare la forma di un array 
9. Maggiori informazioni su rimodellamento, trasposizione, funzioni unarie e binarie 
10. Esercitazioni: consolidare le conoscenze sulle funzioni unarie e binarie 

11. Funzioni logiche e funzione all'interno di una funzione, nonché posizione e statistiche 
12. Esercizio: padroneggiare le funzioni utili 
13. Funzioni qualsiasi, tutto, ordinamento, unico, in1d. Panoramica sull'algebra lineare 
14. Funzioni di permutazione e shuffle. Salvataggio di un array in un file 
Introduzione ai Panda
1. Prima conoscenza con la serie 
2. Esercizio: testare le tue conoscenze sulla serie 
3. Scopri di più sulle serie: indici, addizioni, controllo di NaN 
4. Pratica: sottigliezze quando si lavora con le serie 
5. Prima conoscenza con DataFrame 
6. Ulteriori informazioni su DataFrame: indici, dizionari nidificati, del e .T 
7. Esercizio: indicizzazione delle caratteristiche 
8. Le funzioni reindicizzano, rilasciano e indicizzano in un dataframe 
9. Pratica: tirare fuori ciò che ti serve, togliere ciò che non ti serve 
10. Operatori loc, iloc, at, iat. Aggiunta di più frame di dati 
11. Aggiunta di dataframe, ordinamento, aritmetica con lacune 
12. Statistiche descrittive. Valori unici 
13. Test 
14. Prova (continua) 
Panda: lavorare con origini dati
1. Cos'è il formato CSV e come domarlo?
2. Ulteriori informazioni sull'elaborazione dei passaggi 
3. Imparare a leggere file di grandi dimensioni in pezzi 
4. Chi è JSON e come fare amicizia con esso?
5. Conoscere i formati HTML, XML, PICKLE, HDF5 
6. Il buon vecchio Excel e qualcosa sui database
Panda: pulizia e preparazione dei dati per l'analisi
1. Imparare a gestire i passaggi 
2. Controlliamo i dati per verificare la presenza di duplicati e li eliminiamo 
3. Informazioni sulla sostituzione dei valori e sulla discretizzazione 
4. Identifichiamo le emissioni e le eliminiamo adeguatamente 
5. Creazione di matrici di variabili dummy 
6. Lavorare con le stringhe è più facile di quanto sembri!
Panda: unione dei dati e trasformazione delle forme
1. Introduzione all'indicizzazione gerarchica
2. Azioni con multi-indici nei dataframe
3. Imparare a connettere frame di dati utilizzando l'unione
4. Analogo per unire; concatenazione di frame di dati utilizzando concat
5. Combinazione di dati e trasformazione di moduli