Rimodellare i DataFrames in Python per la visualizzazione dei dati โ€” LearnFlat
โฑ 2 h 42 min ๐Ÿ“š 27 lezioni ๐ŸŽง Versione audio

Rimodellare i DataFrames in Python per la visualizzazione dei dati

Impara a strutturare e trasformare i dati grezzi utilizzando panda in modo da poter inserire input puliti e ottimizzati direttamente nelle moderne librerie di visualizzazione.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Per creare grafici chiari e interattivi e dashboard professionali, รจ necessario prima sapere come manipolare, allineare e ristrutturare i set di dati. Questo corso ti insegna come rimodellare i dati con sicurezza utilizzando Python, preparandoti a alimentare dati puliti direttamente in moderne librerie di visualizzazione come Plotly Express.Inizierai con le strutture dati fondamentali e la terminologia dei panda di base prima di passare a tecniche di trasformazione pratiche. Completando questa guida scritta, passerai da un dataset disordinato a un'organizzazione sistematica dei dati per qualsiasi attivitร  di visualizzazione. Imparerai a pivotare, fondere e unire i dati, assicurandoti che le variabili siano perfettamente allineate per il plotting. Cosa imparerai: - Comprendere la struttura fondamentale dei panda DataFrames e dei principi dei dati ordinati - Rimodella i set di dati di grande formato in dati ordinati di formato lungo utilizzando la funzione di fusione - Pivot dati di formato lungo in tabelle ampie per aggregare e riassumere le metriche chiave - Unisci, unisciti e concatena piรน set di dati per creare fonti di dati complete - Applica tecniche moderne di panda come il concatenamento di metodi per scrivere codice pulito e leggibile - Preparare DataFrames strutturati ottimizzati per la tracciatura con Plotly Express Questo corso inizia con concetti essenziali, definendo dati ordinati e mostrando come ispezionare le strutture dei dati. Successivamente, avanzerai attraverso tutorial scritti passo-passo su fusione, pivot e fusione. Completi con chiari snippet di codice e spiegazioni su come queste trasformazioni influiscono direttamente sulle visualizzazioni finali. Questo corso รจ progettato per i principianti che hanno una familiaritร  di base con le variabili e le liste di Python, ma sono nuovi alla manipolazione dei dati e ai panda. Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare l'arte della rimodellazione dei dati e sbloccare visualizzazioni piรน potenti.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • ๐ŸŽง Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 42 min di contenuto pratico

Recensioni

Ancora nessuna recensione โ€” sii il primo a condividere la tua esperienza.

Scrivi una recensione

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Ti chiederemo di accedere dopo l'invio โ€” la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta โ€” Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sรฌ โ€” rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrรฒ accesso? +

Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

Riceverรฒ un certificato? +

Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanitร  Istruzione Ospitalitร  Produzione