Dieser Pandas-Kurs für Fortgeschrittene befasst sich eingehend mit der Manipulation von Datums- und Zeitangaben und behandelt Timestamps, DatetimeIndex-Objekte und pd.date_range für die effektive Handhabung von Zeitreihen.
Fortgeschrittene Datenanalyse und Visualisierung mit Pandas
Fortgeschrittene Datenanalyse und Visualisierung mit Pandas
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Datenanalyse mit Pandas und Python
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(16 Bewertungen)
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Demonstration der Fähigkeit zum Exportieren und Importieren von Daten in CSV- und Excel-Formaten mit Pandas.
Erstellen und Anpassen von Datenvisualisierungen mit Matplotlib zur effektiven Präsentation von Erkenntnissen.
Passen Sie Pandas-Einstellungen und -Parameter an, um die Datenanalyse für bestimmte Anforderungen zu optimieren.
Anwendung fortgeschrittener Pandas-Techniken zur Rationalisierung von Daten-Workflows und zur Verbesserung der Effizienz bei der Datenverarbeitung und -analyse.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Datenanalyse mit Pandas und Python
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul wird der Umgang mit Datums- und Zeitangaben in Pandas untersucht, beginnend mit einer Einführung in die Konzepte und einem Überblick über das datetime-Modul von Python. Sie werden lernen, Timestamp- und DatetimeIndex-Objekte für die Manipulation von Datums- und Zeitdaten zu verwenden und Datumsbereiche mit der Funktion pd.date_range zu erstellen. Sie lernen den Zugriff auf Datums- und Zeiteigenschaften mit dem dt-Attribut, die Auswahl von DataFrame-Zeilen auf Basis von Datetime-Indizes und die Durchführung von zeitbasierten arithmetischen Operationen mit dem DateOffset-Objekt. Darüber hinaus werden Sie spezialisierte Datumsoffsets beherrschen und das Konzept der Timedeltas zur Darstellung von Zeitdauern verstehen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir die Eingabe- und Ausgabeoperationen in Pandas erkunden, beginnend mit einem Überblick über die wichtigsten Datenaustauschverfahren. Sie werden lernen, wie man DataFrames in CSV-Dateien exportiert, ein gängiges Format für den Datenaustausch. Wir werden Sie durch die Installation der openpyxl-Bibliothek führen, damit Sie Excel-Dateien in Pandas lesen und schreiben können. Außerdem lernen Sie, Daten aus Excel-Dateien in Pandas zu importieren und DataFrames nach Excel zu exportieren, um Daten effektiv zu berichten und auszutauschen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir uns mit Techniken der Datenvisualisierung mit Pandas und Matplotlib beschäftigen. Sie werden mit der Installation der Matplotlib-Bibliothek beginnen, einem wichtigen Werkzeug für die Erstellung verschiedener Visualisierungen in Python. Wir werden die Plot-Methode in Pandas für grundlegende Liniendiagramme erkunden und demonstrieren, wie man die Ästhetik von Diagrammen mit Hilfe von Vorlagen verändern kann. Darüber hinaus lernen Sie, Balkendiagramme zu erstellen, um Gruppen zu vergleichen oder Veränderungen über die Zeit zu verfolgen, und Kreisdiagramme zu konstruieren, um Proportionen eines Ganzen effektiv darzustellen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul wird untersucht, wie das Verhalten und die Ausgabe von Pandas durch verschiedene Optionen und Einstellungen angepasst werden können. Sie lernen, wie Sie die Optionen von Pandas mithilfe von Attributen ändern und die Einstellungen an die verschiedenen Anforderungen der Analyse anpassen können. Sie lernen auch, wie Sie die Optionen mithilfe von Funktionen ändern können, um mehr Flexibilität und Kontrolle über Ihre Datenanalyse-Umgebung zu erhalten. Außerdem lernen Sie die Option Präzision kennen, mit der Sie die Genauigkeit der Ausgabe von Fließkommazahlen steuern können, um die Klarheit und Lesbarkeit der Daten zu gewährleisten.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul werden wir den Kurs abschließen, indem wir die wichtigsten Konzepte und Techniken, die Sie gelernt haben, zusammenfassen. Wir vertiefen die umfassenden Fähigkeiten, die Sie in der Datenanalyse mit Pandas und Python erworben haben, und geben Ihnen abschließende Einblicke und Ermutigung für Ihr weiteres Lernen und die Anwendung dieser Fähigkeiten in realen Szenarien.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
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SS
5
Geprüft am 29. Jan. 2025
Excellent and easily understandable. Gain lot from this course and now work on python
MT
5
Geprüft am 25. Jan. 2025
one word that really describe this course is '' wow''
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Häufig gestellte Fragen
Ja, Sie können das erste Video in der Vorschau ansehen und den Lehrplan einsehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um auf Inhalte zuzugreifen, die nicht in der Vorschau enthalten sind.
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Sobald Sie sich angemeldet haben und Ihre Sitzung beginnt, haben Sie Zugang zu allen Videos und anderen Ressourcen, einschließlich der Lektüre und dem Diskussionsforum des Kurses. Sie können Übungsaufgaben ansehen und einreichen und die erforderlichen benoteten Aufgaben erledigen, um eine Note und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Weitere Fragen
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