Зарегистрируйтесь для доступа к 15+ бесплатным курсам по программированию с тренажером

Заключение Python: Pandas

В этом курсе мы разобрали библиотеку Pandas. Это один из наиболее популярных инструментов для обработки и анализа табличных данных на языке Python. Теперь мы можем использовать инструментарий библиотеки Pandas в подготовке и анализе данных.

Мы изучили следующие темы:

  • Использование Pandas для работы с табличными данными
  • Чтение и запись табличных данных в файловую систему
  • Работа с индексами
  • Фильтрация значений и подготовка данных для анализа
  • Применение функций к столбцам и строкам таблицы
  • Визуализация данных
  • Сводные таблицы
  • Изменение формы и объединение таблиц
  • Работа с Excel-файлами в Pandas

Мы изучили последовательность действий в работе с данными аналитики: чтение данных, их первичный анализ, исправление некорректных значений, статистический анализ и запись полученных результатов. Без них не обходится практически ни один проект, поэтому важно уметь работать с инструментами, которые позволяют их выполнять. Библиотека Pandas предоставляет такие методы.

Также мы познакомились с фильтрацией значений таблиц по индексам строк и столбцов объекта DataFrame библиотеки Pandas. Изложенные методы позволяют получать различные срезы данных в соответствии с условиями на индексы.

Еще мы разобрали подходы к фильтрации элементов DataFrame. Научились искать пропуски и избавляться от них. Узнали, как создавать сложные логические маски для поиска элементов, и заменять значения в найденных позициях. Эти инструменты и навыки работы с ними необходимы для аналитика любого уровня, поскольку применяются на всех этапах цикла обработки и анализа данных.

Мы познакомились с несколькими способами преобразования строк и столбцов объекта DataFrame библиотеки Pandas и рассмотрели различные типы графиков, которые доступны в Pandas для визуализации данных. Визуализация данных упрощает поиск выбросов и пропущенных значений, анализ статистических и интегральных характеристик и формулирование гипотез о закономерностях.

Также мы познакомились с возможностями библиотеки Pandas по агрегации данных. Разобрали примеры агрегации с помощью метода agg(), а также более сложные примеры с использованием метода groupby(). На практике данные методы применяются довольно часто в силу того, что агрегация данных позволяет выявлять закономерности, тренды и другие информативные показатели.

В конце мы разобрали методы Pandas для объединения табличных данных. Рассмотренные методы применяются по мере усложнения производимой операции. Еще мы познакомились с основными методами библиотеки Pandas для работы с табличными данными в формате Microsoft Excel: .xls, .xlsx. Мы научились их читать и записывать.

Также мы уделили внимание работе с файлами, в которых есть несколько листов, а также форматированию данных при записи. Набор этих навыков позволяет строить процессы по автоматизации обработки и анализу табличных данных, которые представляются в формате Excel.


Дополнительные материалы

  1. Pandas Tutorials

Аватары экспертов Хекслета

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты

Для полного доступа к курсу нужен базовый план

Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.

Получить доступ
1000
упражнений
2000+
часов теории
3200
тестов

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно

  • 130 курсов, 2000+ часов теории
  • 1000 практических заданий в браузере
  • 360 000 студентов
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»

Наши выпускники работают в компаниях:

Логотип компании Альфа Банк
Логотип компании Aviasales
Логотип компании Yandex
Логотип компании Tinkoff
Рекомендуемые программы
профессия
от 24 542 ₸ в месяц
новый
Сбор, анализ и интерпретация данных
9 месяцев
с нуля
Старт 28 ноября

Используйте Хекслет по-максимуму!

  • Задавайте вопросы по уроку
  • Проверяйте знания в квизах
  • Проходите практику прямо в браузере
  • Отслеживайте свой прогресс

Зарегистрируйтесь или войдите в свой аккаунт

Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Изображение Тото

Задавайте вопросы, если хотите обсудить теорию или упражнения. Команда поддержки Хекслета и опытные участники сообщества помогут найти ответы и решить задачу