Wie können Sie Python effektiv zum Bereinigen, Sortieren und Speichern von Daten einsetzen? Welche Vorteile bietet die Verwendung der Pandas-Bibliothek für die Datenwissenschaft? Welche Best Practices können Datenwissenschaftler nutzen, um besser mit verschiedenen Arten von Datensätzen zu arbeiten? Im dritten Kurs der Datenwissenschaft Python Foundations Specialization der Duke University erfahren Python-Anwender, wie Pandas - eine in Python weit verbreitete Bibliothek für Datenwissenschaft - ihren Workflow erleichtern kann. Wir empfehlen Ihnen, diesen Kurs nach den ersten beiden Kursen der Specialization zu belegen. Wenn Sie jedoch über Grundkenntnisse in Algebra, Python-Programmierung und NumPy verfügen, sollten Sie in der Lage sein, den Stoff dieses Kurses zu bewältigen. In der ersten Woche besprechen wir die Dateikonzepte von Python, einschließlich der Programmier-Syntax, mit der Sie eine Datei lesen und schreiben können. In den folgenden Wochen werden wir dann Pandas genauer besprechen und die Vor- und Nachteile der Verwendung dieser Bibliothek für bestimmte Datenprojekte erörtern. Am Ende dieses Kurses sollten Sie wissen, wann Sie Pandas einsetzen sollten, wie Sie Daten in Pandas laden und bereinigen und wie Sie Pandas zur Datenmanipulation einsetzen. Dies wird Sie darauf vorbereiten, den nächsten Schritt auf Ihrer Reise als Datenwissenschaftler mit Python zu machen: die Erstellung größerer Softwareprogramme.
Pandas für Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Programmierung für Python Datenwissenschaft: Von den Prinzipien zur Praxis
Dozenten: Genevieve M. Lipp
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Wie und wann Sie die Pandas-Bibliothek für Ihre Projekte in der Datenwissenschaft einsetzen können
Bewährte Praktiken zum Bereinigen, Manipulieren und Optimieren von Daten mit Pandas
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenqualität
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Datei-E/A
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Fehlersuche
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
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9 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Daten aus Dateien in Ihr Python-Programm einlesen und die entsprechenden Daten in eine Datei schreiben können. Wir werden in dieser Einheit hauptsächlich mit Daten vom Typ String arbeiten und besonderes Augenmerk auf die Art und Weise legen, wie Python mit Zeichenfolgen umgeht. Darüber hinaus werden wir einige grundlegende Debugging-Maßnahmen in Python mit Hilfe von Exception Traces besprechen, und Sie werden diese nutzen, um Ihr eigenes Python-Programm zu erstellen, das in der Lage ist, eine Datei zu lesen und in eine Datei zu schreiben.
Das ist alles enthalten
5 Videos8 Lektüren3 Aufgaben3 Programmieraufgaben
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Pandas, eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken in der Datenwissenschaft mit Python, einsetzen können. Pandas wird vor allem für die Arbeit mit Tabellendaten verwendet. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, die Merkmale und Eigenheiten der Arbeit mit Tabellendaten zu erkennen, die Vorteile und Grenzen der Verwendung von Pandas zu beschreiben und einige grundlegende Datenmanipulationstechniken in Pandas durchzuführen.
Das ist alles enthalten
1 Video9 Lektüren2 Aufgaben3 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie grundlegende Dateioperationen in Pandas durchführen und wie Sie große Datensätze bereinigen können. Sie lernen das Lesen und Schreiben von gängigen tabellarischen Dateiformaten und die Pandas-spezifischen Feinheiten für die Arbeit mit diesen Daten. Außerdem lernen Sie die besten Methoden zur Bereinigung Ihrer Daten kennen.
Das ist alles enthalten
1 Video13 Lektüren3 Aufgaben4 Unbewertete Labore
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Datensätze aus verschiedenen Quellen kombinieren können. Pandas verfügt über verschiedene Methoden zur Kombination von Daten, abhängig von Ihrem bevorzugten Ergebnis, und Sie werden in der Lage sein zu unterscheiden, wann Sie welche Art von Daten verwenden sollten. Darüber hinaus werden wir uns mit rechnerisch effizienten Möglichkeiten der Abfrage Ihrer Daten befassen, die zwar in ihren Ergebnissen der Auswahl von Daten über Subsetting ähneln, aber eine Reihe von Vorteilen haben.
Das ist alles enthalten
1 Video12 Lektüren1 Aufgabe5 Unbewertete Labore
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Geprüft am 26. Nov. 2025
I really like the content of this course. It covered all the basics for Data Science and I think it set me up to be able to apply it to my workday.
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