PYTHON PANDAS КУРС
Python pandas курс — это программа обучения, которая помогает студентам, разработчикам и исследователям разобраться в использовании библиотеки pandas для работы с данными в языке программирования Python. Pandas предоставляет простой и удобный способ манипулирования и анализа данных, а также предоставляет мощные возможности для обработки и агрегирования больших объемов данных.
Курс Python pandas подойдет тем, кто уже знает основы языка Python и хочет углубить свои знания в области работы с данными. В ходе курса ученики изучат основные методы работы с данными в библиотеке pandas, включая чтение, фильтрацию, группировку и сортировку данных.
Важным аспектом курса является работа с DataFrame — основным объектом в библиотеке pandas, который представляет таблицу данных с метками по строкам и столбцам. Учащиеся научатся создавать, изменять и анализировать DataFrame, применять функции и методы к строкам и столбцам, а также применять несколько операций к DataFrame для получения необходимых результатов.
import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Mary', 'Alex', 'Bob'],
'age': [25, 33, 21, 19],
'gender': ['M', 'F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Выполнение этого кода создаст DataFrame, содержащий информацию о имени, возрасте и поле четырех человек:
name age gender
0 John 25 M
1 Mary 33 F
2 Alex 21 M
3 Bob 19 M
На этом курсе ученики научатся проводить анализ данных, создавать графики и диаграммы, а также осуществлять визуализацию данных для лучшего понимания и интерпретации результатов.
Учим python за 7 часов! Уроки Python Полный курс обучения программированию на python с нуля
Основы Pandas Python - Series, DataFrame И Анализ Данных
Как автоматизировать скучную работу в Pandas ?
С нуля до 100 000 за полгода - Что должен знать JUNIOR PYTHON разработчик в 2023
Python - Полный Курс по Python [10 ЧАСОВ]
Как выучить Python БЫСТРО используя ChatGPT?
Урок 1. Обработка и анализ данных на Python. Знакомство с Pandas. Установка окружения
Python PANDAS - Полный Курс для Начинающих.
Что мы можем узнать по номеру телефона. Phyton и библиотека phonenumbers помогут нам в этом.
Новые материалы: