„Pandų pagrindai“ pradedantiesiems – kursas 990 RUB. iš Stepiko, mokymas 46 pamokos, data 2023 11 05.

Apie kursą
1. Informacija
Numpy pagrindai
1. Kodėl jums reikia Numpy mokantis pandų?
2. Praktika: forma, dtype, ndim, nuliai, vienetai, išdėstymas 
3. Duomenų tipai ir jų konvertavimas, aritmetika, elementų prieiga 
4. Praktika: aritmetika, tipo konvertavimas, elementų prieiga
5. Dvimačiai ir trimačiai masyvai. Išmokti naudotis indeksais 
6. Praktika: darbo su indeksais stiprinimas 
7. Kaukė ir pjaustymas kartu, puošnus indeksavimas, o taip pat ir formos keitimas 
8. Praktika: išmokti keisti masyvo formą 
9. Daugiau apie pertvarkymo, perkėlimo, vienanares ir dvejetaines funkcijas 
10. Praktika: žinių apie vienanares ir dvejetaines funkcijas įtvirtinimas 
11. Loginės funkcijos ir funkcijos funkcijoje, taip pat kur ir statistika 

12. Praktika: naudingų funkcijų įsisavinimas 
13. Funkcijos bet kokios, visos, rūšiuoti, unikalios, in1d. Tiesinės algebros apžvalga 
14. Permutacijos ir maišymo funkcijos. Masyvo įrašymas į failą 
Įvadas į Pandas
1. Pirmoji pažintis su serialu 
2. Praktika: patikrinkite savo žinias apie serialą 
3. Sužinokite daugiau apie serijas: indeksus, papildymą, NaN tikrinimą 
4. Praktika: subtilybės dirbant su serialais 
5. Pirmoji pažintis su DataFrame 
6. Sužinokite daugiau apie „DataFrame“: indeksus, įdėtus žodynus, del ir .T 
7. Praktika: funkcijų indeksavimas 
8. Funkcijos iš naujo indeksuoja, nuleidžia ir indeksuoja duomenų rėmelyje 
9. Praktika: ištraukite tai, ko jums reikia, pašalinkite tai, ko jums nereikia 
10. Operatoriai loc, iloc, at, iat. Kelių duomenų kadrų pridėjimas 
11. Duomenų rėmelių papildymas, rūšiavimas, aritmetika su tarpais 
12. Aprašomoji statistika. Unikalios vertybės 
13. Testas 
14. Bandymas (tęsinys) 
Pandos: darbas su duomenų šaltiniais
1. Kas yra CSV formatas ir kaip jį prisijaukinti?
2. Sužinokite daugiau apie leidimų apdorojimą 
3. Mokymasis skaityti didelius failus dalimis 
4. Kas yra JSON ir kaip su juo susidraugauti?
5. Susipažinimas su formatais HTML, XML, PICKLE, HDF5 
6. Senas geras Excelis ir šiek tiek apie duomenų bazes
Pandos: valymas ir duomenų paruošimas analizei
1. Mokymasis valdyti perdavimus 
2. Tikriname, ar nėra duomenų dublikatų, ir jų atsikratome 
3. Apie vertybių pakeitimą ir diskretizavimą 
4. Mes nustatome emisijas ir tinkamai jas pašaliname 
5. Dummy kintamųjų matricų kūrimas 
6. Dirbti su stygomis lengviau nei atrodo!
Pandos: duomenų sujungimas ir formos transformacija
1. Pristatome hierarchinį indeksavimą
2. Veiksmai su keliais indeksais duomenų rėmeliuose
3. Mokymasis sujungti duomenų rėmelius naudojant sujungimą
4. Analogas sujungti; duomenų kadrų sujungimas naudojant concat
5. Duomenų ir formos transformacijos sujungimas