KNIHOVNA PANDAS
Naučte se efektivně připravovat, čistit a analyzovat data v Pythonu s knihovnou Pandas. Získejte praktické dovednosti na jednodenním kurzu.
Příprava, čištění a vizualizace dat je nedílnou součástí práce datových analytiků a vědců. Popularita programovacího jazyka Python a jeho balíčků mezi datovými analytiky a vědci stále roste. Knihovna Pandas patří k základním balíčkům a používá jí téměř každý, kdo se potřebuje seznámit s daty a připravit si je pro analýzy a modelování. Knihovna Pandas je poměrně rozsáhlá, protože pokrývá náročnou etapu přípravy dat. Uživatelům poskytuje nejen komfortní datové struktury pro ukládání datových tabulek a vektorů, ale především nabízí objekty a funkce pro datové manipulace jako jsou načítání dat, výběry, spojování souborů, agregace, štěpení, plovoucí okna, restrukturalizace, deduplikace, indexování, práce s časovými řadami, sekvenční operace. Ačkoli Pandas není specializovanou grafickou knihovnou, uživatelé mohou svá data vizualizovat mnoha typy běžných analytických grafů. V Pandas najdeme například koláčové, sloupcové nebo krabicové grafy.
Cíle kurzu
- V kurzu vás naučíme používat funkce pro manipulaci s daty, seznámíte se s datovými rámci a řadami. Do datových rámců budete schopni načítat data z různých datových formátů. Rozdělení a vztahy mezi datovými atributy vizualizujete pomocí přehledných analytických grafů.
Pro koho je kurz určen
Kurz je určen pro všechny, kdo začínají zpracovávat elektronická data v Pythonu a chtějí si je připravit do datových struktur vhodných pro následnou analýzu a modelování. Pokud jste zjistili, že tradiční pythonovské seznamy či slovníky nemají všechny vlastnosti potřebné pro práci s analytickými daty, vyzkoušejte knihovnu Pandas. Najdete v ní všechny funkce nezbytné k tomu, abyste mohli svá data přečíst, vyčistit, spojit a sestavit z nich indexovanou datovou matici.
Osnova kurzu
- 1 přehled možností knihovny
- 2 datové rámce a řady
- 3 instalace Pandas
- 4 načítání dat
- 5 výběry
- 6 indexování
- 7 spojování dat
- 8 agregace a podskupiny
- 9 deduplikace
- 10 vynechané hodnoty
- 11 textové řetězce
- 12 datum a čas
- 13 plovoucí okna
- 14 grafická analýza
Termíny
Požadavky
Kurz předpokládá základní povědomí o práci s datovými soubory, analytické myšlení a mírnou znalost jazyka Python. Znalost databází a jazyka SQL není třeba.
Lektor
Mgr. Ondřej Háva, Ph.D.
Mohlo by vás zajímat
