To round out your exploration of data science in Python, in this course, you'll work with the pandas DataFrame—one of the most prominent data structures in data science. You'll create DataFrames, load and save data, analyze data, and slice and filter data in DataFrames. Then, you'll manipulate, modify, and plot DataFrame data. Lastly, you'll work with specialized plotting libraries Matplotlib and Seaborn to create common types of plots and format those plots so they are visually appealing and optimal for analysis.
Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn
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Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Using Data Science Tools in Python“
Dozent: Bill Rosenthal
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Was Sie lernen werden
Clean and reshape tabular business data using Pandas DataFrames, handling missing values, and combining files using joins and groups.
Isolate exactly the data you need using index tools, comparison operators, and custom logical masks.
Build stunning visual reports ranging from standard bar charts and histograms to complex subplots, heatmaps, and linear regression charts.
Data files for this course are provided in the first course of this specialization, "Python Data Science: Environment Setup".
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Software Development
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Graphing
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Computer Programming Tools
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Processing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Pandas (Python Package)
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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