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
Ce cours fait partie de Spécialisation Using Data Science Tools in Python
Instructeur : Bill Rosenthal
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
In this course, you will manage, analyze, manipulate, modify, and visualize pandas DataFrames; and visualize data with Matplotlib and Seaborn.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Graphing
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Computer Programming Tools
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Computer Programming
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Software Development
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Python Programming
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
janvier 2026
Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Using Data Science Tools in Python
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Il y a 4 modules dans ce cours
While NumPy serves as the foundation of your data science tasks, you may instead work directly with the more user-friendly library called pandas, which builds on NumPy. Or, you may find it beneficial to work with both. In either case, as with NumPy, you'll want to begin by managing your data within pandas structures and then analyze that data for useful insights.
Inclus
1 lecture6 plugins
The pandas libraries provides many tools for changing data to meet your needs. It also provides basic plotting functionality for the analysis and/or presentation of data. In this lesson, you'll transform and visualize your data in multiple ways.
Inclus
5 plugins
Although you did some simple plotting with pandas directly, you'll likely need to get more detailed with your visualizations. Matplotlib is the most common plotting library in Python®, and you'll use it to generate visualizations that help you tell a story with your data. Likewise, you'll use the Seaborn library, which is built on Matplotlib, to help you streamline your plotting efforts.
Inclus
7 plugins
You'll wrap things up and then validate what you've learned in this course by taking an assessment.
Inclus
1 lecture1 devoir1 plugin
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