Learners will gain the ability to manipulate, analyze, and visualize data effectively using Python’s Pandas library. By the end of this course, they will be able to filter and transform datasets, apply grouping and aggregation, handle missing values, manage indexes, and reshape data for advanced analytics. They will also master techniques for working with time series, pivot tables, crosstabs, and exporting data to CSV and Excel.
Pandas with Python: Analyze, Transform & Export Data
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Pandas with Python: Analyze, Transform & Export Data
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Analysis with NumPy and Pandas
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Filter, group, aggregate, and reshape datasets using Pandas.
Handle missing values, manage indexes, and analyze time series.
Create pivot tables, crosstabs, and export data to CSV/Excel.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Microsoft Excel
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Pivot Tables And Charts
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
16 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Analysis with NumPy and Pandas
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module introduces learners to the Pandas library, its installation, and the Jupyter environment for hands-on coding. It covers Pandas’ core data structures, including Series and DataFrames, and explores fundamental operations for working with rows and columns. Learners build a strong foundation for effective data handling.
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This module focuses on advanced filtering, selection, and transformation of data. Learners explore indexing by labels and positions, handle data types, apply string methods, and group data for aggregation. It also emphasizes working with Series, plotting, and handling null values.
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This module covers advanced reshaping, merging, and exporting functionalities in Pandas. Learners gain expertise in display options, formatting, working with pivot tables, crosstab functions, and exporting data to external formats like CSV and Excel for practical applications.
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Statut : Essai gratuit
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