Datenbearbeitung mit Python, NumPy und Pandas

Rohdaten sind selten bereit für die Analyse, enthalten oft fehlende Werte, inkonsistente Formatierung und strukturelle Probleme.Dieses textbasierte Kurs führt Sie von rohen, chaotischen Datensets zu sauberen, strukturierten Daten, die für die Modellierung bereit sind. Sie bauen eine solide Grundlage für die Datenmanipulation mit branchenüblichen Python-Bibliotheken auf. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende Datenstrukturen und wie Daten in Python dargestellt werden; Bereinigen Sie unordentliche Datensätze, indem Sie fehlende Werte, Duplikate und falsche Datentypen handhaben; Manipulieren Sie multidimensionale Arrays effizient mit NumPy; Filtern, gruppieren und aggregieren Sie komplexe Datensets mit Pandas; Wenden Sie moderne Datenwrangling-Praktiken an, Sie lernen die Grundlagen der Datenstrukturen kennen und lernen, wie Sie diese in einheitliche Formate umwandeln und zusammenführen können. Sie erfahren, wie man Datenstruktureigenschaften mit NumPy und Pandas verwendet. Sie werden durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Codebeispiele geführt. Für absolute Anfänger in der Datenanalyse entwickelt, ohne dass vorherige Erfahrung mit der Datenbearbeitung erforderlich ist.Lesen Sie noch heute, um die wesentlichen Datenvorbereitungsfähigkeiten aufzubauen, die jeder Datenprofi benötigt.