Data Analisi con Pandas

La guida completa in Italiano per la libreria Python piu' famosa per l'analisi dei dati

4.23 (203 reviews)
Udemy
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Italiano
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Programming Languages
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Data Analisi con Pandas
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9 hours
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Jan 2024
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$59.99
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What you will learn

Come utilizzare la libreria di Python piu' famosa per la Data Analisi

Diventare esperto nel manipolare datasets complessi (2D+)

Tabelle pivot, unioni tra datasets, manipolare serie temporali , importare , ripulire e visualizzare datasets

La possibilita' di verificare le "skills" acquisite con numerosi esercizi!

Imparerai anche a creare le famose bar chart race che hanno spopolato su Youtube negli utlimi due anni

Decine di metodi per facilitare la data analisi di qualunque dataset

Description

- Benvenuto nel corso sulla libreria Pandas più completo disponibile su Udemy in lingua italiana!

- Questo corso, oltre ad essere aggiornato alla versione di Pandas 1.0, copre tutti i principali metodi, attributi e tecniche di manipolazione dati che si incontrano nei progetti della vita reale.

- I concetti che imparerai durante il corso ti porteranno a diventare un vero mago della manipolazione e analisi dei dati! Ma non ci fermeremo solo alla teoria, avrai infatti la possibilita' di valutare le tue skills tramite diversi esercizi!

Data Analisi con Pandas, offre oltre 100 lezioni e circa 9 ore di tutorial video.

Le lezioni includono:

  • - Series e Dataframes

  • - Imparare a lavorare con le serie temporali

  • - decine di metodi e attributi spiegati in dettaglio

  • - Come modificare la forma di un dataset (tabelle pivot, merge, groupby...)

  • - Visualizzazioni e grafici tramite Pandas e Matplotlib

  • - Importare e salvare datasets da e su file esterni

  • - Imparerai a creare anche le famose bar chart race!

  • - Diversi Esercizi per impratichirsi

  • - datasets reali su cui "allenarti"

  • - Bonus: imparerai a sfruttare pandas per visualizzare i tuoi datasets in una web app (no html, css o javascript!)

Durante tutto il corso scriveremo codice insieme e avrai l'opportunità di testare ciò che hai imparato con numerosi esercizi.

Grazie per aver visitato questa pagina, se la data analisi ti appassiona, questo è il corso per te!

Content

Introduzione e Setup

Introduzione al corso
Materiale del corso
+++Importante+++ Per favore non saltare questa lezione!
Installare Anaconda su PC Windows
Installare Anaconda su MAC OS
OPZIONALE: Breve intro su Jupyter Notebook

Series

Intro sulle Series
Attributi
Metodi
Metodi read_csv() to_csv()
head() e tail()
Ordinare le Series e parametro "inplace"
Value_counts()
Accedere tramite posizione
Accedere tramite indice
Esercizio: Series, Istruzioni
Esercizio Series, Soluzione

Dataframes - parte 1

Intro sui Dataframes
Anatomia di un dataframe
Intro sui metodi per Dataframes
Installare xlrd e openpyxl per lavorare con file Excel
describe() e info()
nlargest() e nsmallest() vs sort_values()
set_index() e reset_index()
Rimuovere colonne e righe tramite drop()
Come aggiungere colonne ad un dataframe
dropna() per rimuovere valori mancanti (NaN)
Sostituire valori mancanti, metodo fillna()
Metodo .loc[] per estrarre righe (tramite indice)
"Slicing" tramite .loc[]
Metodo .iloc[] per estrarre righe (tramite posizione)
"Slicing" tramite .iloc[]
Riassunto "Selezione righe e colonne"
Il concetto di "Broadcating"
Estrazione in base ad una condizione
Estrazione in base a piu' condizioni
Estrazione tramite metodo between()
isin(), isnull() e notnull()
Cambiare nome degli assi e metodo rename()
Metodo apply()
Metodi map() e applymap()
Metodo astype()
Esercizio Dataframe 1, Istruzioni
sercizio Dataframe 1, soluzione parte 1
Esercizio Dataframe 1, soluzione parte 2
26 Esercizio Dataframe 2, Istruzioni
Esercizio Dataframe 2, Soluzione

Dataframes - parte 2

Introduzione
Metodi where() e query()
Metodo agg()
Metodo copy()
Operazioni con le stringhe - parte 1
Operazioni con le stringhe - parte 2
Operazioni con le stringhe - parte 3
Operazioni con le stringhe - parte 4
Indice Gerarchico (Multi-indexing) - parte 1
Indice Gerarchico (Multi-indexing) - parte 2
Esercizio Dataframe 3, Istruzioni
Esercizio Dataframe 3, Soluzione

Reshaping di un Dataset

Intro: Reshaping di un Dataframe
Metodo transpose()
stack() e unstack()
melt()
pivot()
pivot_table()
introduzione al metodo groupby()
groupby() parte 1
groupby() parte 2
Esercizio Reshaping, Istruzioni
Esercizio Reshaping, Soluzione

Unire Datasets

Introduzione
Metodo concat()
Metodo merge() e outer join
Metodo merge() e inner join
Metodo merge() e left_right join con intersezione
Metodo merge() e left_right join senza intersezione
Metodo merge() outer join senza intersezione
merge su colonne con nomi diversi
merge su colonne e indici con nomi diversi
Metodo join()
Esercizio Unire dataframes, istruzioni
Esercizio Unire dataframes, Soluzione

Serie Temporali

Introduzione
Panoramica sui concetti generali di tempo in Pandas
Timestamp e DatetimeIndex
Metodo date_range()
period e PeriodIndex
Timedelta e timedeltaIndex
Accedere agli attributi temporali tramite .dt
Metodi e Attributi di oggetti Timestamps
Leggere serie temporali da un file - parte 1
Leggere serie temporali da un file - parte 2
loc[] e iloc[] con oggetti DatetimeIndex
Metodo reindex()
Metodo resample()
Esercizio Serie Temporali, Istruzioni
Esercizio Serie Temporali, Soluzione parte 1
14 Esercizio Serie Temporali, Soluzione parte 2

BONUS: Visualizzazione tramite Matplotlib

Introduzione
grafico a linee - line plot
grafico a barre - bar chart
Istogrammi
Installare modulo lxml
grafico a torte - pie chart
Cambiare estetica con "style"
Analisi COVID-19

Reviews

Marco
November 18, 2023
Ottimo corso spiegato in maniera chiara e semplice, nel limite del possibile. Lo consiglio a chiunque fosse interessato a questa materia.
Alessandro
March 29, 2023
Un corso molto ben strutturato che ti porta a conoscere e comprendere ogni aspetto di questa fantastica libreria. Sono davvero molto soddisfatto!
Franco
January 15, 2023
Corso spiegato bene ,elaborato anche per chi non ha mai avuto esperienze di programmazione. Tutto chiaro e ottimi esercizi di riepilogo.
Roberto
December 10, 2022
Ottimo corso, vengono date tantissime informazioni in modo molto chiaro, complimenti al docente. Grazie
Lorenzo
August 10, 2022
Il corso è ottimo, breve e intenso, con sezioni bonus molto importanti per cogliere il lato pratico di queste applicazioni. La parte teorica è spiegata molto bene, inoltre gli esercizi finali di ciascuna sezione permettono di consolidare le proprie competenze passo dopo passo.
Giuseppe
July 23, 2022
Ho fatto questo corso per avvantaggiarmi in ambito lavorativo in quanto utile alla mia mansione, devo dire che ha apportato miglioramenti significativi. Il professore è molto bravo e spiega gli argomenti step by step.
Davide
March 6, 2022
Il corso per me è stato di importanza fondamentale nella mia formazione. Sono appassionato di analisi e lettura dati e questo corso era proprio ciò che cercavo. All'inizio, per chi ha già qualche base, potrebbe risultare un pò scontato e noioso ma dopo spiega un sacco di dettagli interessanti risparmiando ore di ricerche ed andando dritto al punto. Molto utile anche la combinazione con i vari file di esercitazione che alla fine rimangono all'utente e possono essere utili per esercitarsi sempre. Inoltre l'autore, dopo aver inviato un messaggio in privato chiedendo un chiarimento sull'utilizzo di Jupyter mi ha prontamente risposto, per me questo è sinonimo di grande professionalità ed umiltà. E' un corso che consiglio assolutamente e spero che Dario Festa possa deliziarci in futuro con altri corsi python in Italiano.
Agostino
March 1, 2022
Sto imparando molto, chiarissimo. Suggerimento: se ci fosse i dataset mostrati nei video nella sezione risorse sarebbe più semplice seguire il corso
Filippo
August 27, 2021
Corso interessante, ben esposto con buoni esempi che rendono chiara la spiegazione. Molto utile anche la sezione bonus! Il livello di approfondimento è sicuramente buono, suggerisco di inserire qualche ulteriore accenno / approfondimento sui metodi più comuni delle varie librerie e funzionalità descritte. Potrebbe infine essere utile un notebook per ogni sezione che riepiloga i metodi e operatori descritti in quella sezione.
Fausto
June 4, 2021
Conoscevo già un pò Pandas , ma avevo varie fonti troppo diverse, articoli, blog, appunti etc. . Acquistando questo corso posso accedere ad un riferimento molto completo quando necessito di reperire delle info veloci su come fare qualcosa di specifico . Insegnante molto chiaro.
Massimiliano
April 24, 2021
Buongiorno Dario, scusami ma avevo appena iniziato il corso e non mi reso conto della valutazione. Mi riserverò di fare una valutazione globale alla fine del corso, in ogni caso fino ad ora tutto scorre in modo fluido nelle spiegazioni.
Gabriele
April 22, 2021
Corso eccellente, completo, preciso e il tutor ha notevoli capacità di esposizione in maniera chiara e limpida, senza lasciare nulla al caso. Struttura corso e materiale moto ben organizzati. Consigliatissimo.
Filippo
March 19, 2021
Oltre le mie aspettative, mi sono innamorato immediatamente della data analisi, divorando letterlamente il corso giorno dopo giorno. Unica "pecca" mi aspettavo un approfondimento sui metodi dei file csv, in particolare per le operazioni in scrittura. Tutto sommato, ottimo corso. Consigliatissimo.
Camilla
March 8, 2021
Complimenti! Corso ben fatto, ideale per coloro che hanno conoscenza di base di python e vogliono approfondire la libreria pandas.
Andrea
February 14, 2021
Contenuti eccellenti, come eccellente è il metodo, lineare; inequivocable, delle spiegazioni. vai avanti così!

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5/29/2020
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6/17/2020
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