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Data Analisi con Pandas

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

4.41 (78 reviews)

Data Analisi con Pandas

Students

9 hours

Content

Sep 2021

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Regular Price


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

M
Massimiliano24 April 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.

G
Gabriele22 April 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.

F
Filippo19 March 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.

C
Camilla8 March 2021

Complimenti! Corso ben fatto, ideale per coloro che hanno conoscenza di base di python e vogliono approfondire la libreria pandas.

A
Andrea14 February 2021

Contenuti eccellenti, come eccellente è il metodo, lineare; inequivocable, delle spiegazioni. vai avanti così!

L
Luca8 February 2021

La prima impressione è buona. Non c'è solo teoria, ma si prova a scrivere fin da subito codice e, molto apprezzato, vengono date anche le indicazioni su dovere reperire ulteriori informazioni

M
Matteo14 January 2021

Ottimo corso per imparare le basi di Pandas spiegate in maniera esaustiva e chiara. Ho trovato inoltre molto interessanti ed utili le sezioni bonus.

A
Annamaria10 January 2021

Veramente impeccabile!! Ha di gran lunga superato le mie aspettative. Utilissimo, ben fatto, chiaro e diretto, complimenti all'insegnante Dario!!

J
Jessica27 October 2020

Ciao, in realtà ti ringrazio moltissimo per il corso. E' veramente utile e lo riguardo spesso per molte cose. Inoltre l'ultima sezione non vedo l'ora di metterla in atto con un bel grafico! Non ricordo il motivo delle 3 stelle :)

G
Gerardo25 October 2020

Ottima esperienza per me: il giusto livello di difficoltà (intermedio), alcune piccolissime imprecisioni, non significative, ma molto piacevole lo svolgimento, con tanti esempi concreti e spiegazioni puntuali

D
Davide26 August 2020

il corso tratta degli "hot topics" nell'ambito della data manipulation. sono rimasto sorpreso dalle capacità di python di trattare una grande mole di dati con espressività e potenza. a mio avviso è un grande corso, che necessita delle conoscenze di base di python e di programmazione ad oggetti per essere apprezzato fino in fondo. molto utili le sezioni bonus.

M
Matteo11 August 2020

Molto carino e snello... molte lezioni erano bel al di sopra delle mie necessità al momento quindi mi sono limitato a rivedere più volte le cose che mi servono nell'immediato

G
Gabriele31 July 2020

Sono spiegati in modo semplice le funzioni base. Molto utile per chi inizia ed unico nel panorama in italiano. Spero che integri con funzionalità avanzate.

M
Marc16 July 2020

Molto positiva. Inizialmente ero perplesso, sembrava lenta e con in volume audio bassissimo. Invece la durata è molto lunga con tantissime esercitazioni. Molto ben fatto.

D
Daniele27 June 2020

Clear, synthetic and interesting. It is very easy to follow the reasoning. I appreciate the choice of providing short lessons, focused on a few topics but full of information. Examples and summary exercises designed to show all the tricks and possible problems are extremely useful and effective. Finally, the choice of data frames regarding real contexts stimulated interest in the real potential of the tool. I really appreciate this. Great job!


3182254

Udemy ID

5/29/2020

Course created date

6/17/2020

Course Indexed date
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Course Submitted by