Master the Pandas Library in Python Programming

Ci sono un sacco di attività legate al tempo, noiose e ripetitive, tra cui la pulizia dei dati, la normalizzazione e la visualizzazione. Grazie a Pandas, tali compiti possono essere svolti abbastanza rapidamente, con qualche automazione. In questo corso vi verrà insegnato come padroneggiare la biblioteca Pandas nella programmazione Python. Come imparerai, Pandas ha vari utilizzi, che spaziano dall'esplorare un dataset memorizzato nel tuo computer per estrarlo in un dataFrame (una tabella, ad esempio). Con Pandas è possibile calcolare le statistiche ed eseguire calcoli come la variazione media, mediana, standard e il minimo e massimo di ogni colonna della tabella. Questo corso metterà in evidenza come una colonna della tabella si riferisce ad un'altra colonna della stessa tabella. Con Pandas è anche possibile pulire i dati eliminando i valori mancanti o anche utilizzando alcuni criteri e filtrando righe e colonne.

Come si continua, si imparerà un fatto essenziale su Pandas. I dati puliti vengono memorizzati e trasformati in un valore separato da virgola, un altro file o un altro database. Tutto questo è possibile perché Pandas è uno strumento di analisi e manipolazione dei dati aperti. Inoltre è anche veloce, potente e flessibile, portando all'automazione non sfuggente. La base dell'automazione in Pandas è la programmazione Python. Perché Python è usato per la biblioteca Pandas? Python è un linguaggio unico che consente di lavorare rapidamente e integrare i sistemi in modo più efficiente. Si utilizza la programmazione Python in sviluppo web, GUI (interfaccia grafica utente) sviluppo e sviluppo software. Quando si assume questo corso, è necessario avere qualche esperienza utilizzando Python. Senza avere un buon comando di questo linguaggio di programmazione, dovreste almeno conoscere le basi, tra cui tuple, dizionari e liste. Conoscere funzioni e iterazioni sono altamente raccomandate, insieme alla familiarità con NumPy.

Pandas fornisce numerosi metodi che aiutano tremendamente ad accelerare l'analisi dei dati e il processo di esplorazione. Questo corso ne copre molti, alcuni dei quali profiling e dataFrame. Come modulo Python open-source, il profiling Pandas consente di effettuare analisi dei dati esplorativi seguendo alcune righe di codice. Ciò contribuisce a risparmiarvi il lavoro sfuso di visualizzazione o comprensione della relativa distribuzione di ogni variabile. Un altro metodo di primo piano è Pandas DataFrame. Come un foglio di calcolo in Excel, un dataFrame è una struttura dati costituita da colonne e righe. Si utilizzano comunemente i dataFrames nella scienza dei dati, in particolare nell'apprendimento automatico. Questo corso sarà senz' altro utile per gli studenti che hanno un eccellente comando di Python e sono interessati alla scienza dei dati. Inoltre, i professionisti specializzati nella gestione della scienza dei dati con conoscenza sonora di Python beneficeranno di questo corso.