Der Pandas Komplettkurs 10/2022

Pandas in dessen vollumfänglicher Funktionalität: Installation, DataFrame, Queries, Series, Indexing, Values, Accessors.

4.40 (22 reviews)
Udemy
platform
Deutsch
language
Data Science
category
instructor
236
students
9.5 hours
content
Jun 2022
last update
$84.99
regular price

What you will learn

Die vollumfängliche Funktionalität von Pandas

Eigene DataFrames / Series erstellen

DataFrames speichern um diese weiterverarbeiten zu können

DataFrames einlesen

Die richtige Indexierung von Daten eines DataFrames

Selektion von bestimmten Daten eines DataFrames

Pandas Merge Funktion ausführlich kennenlernen

Advanced Pandas Funktionen kennenlernen

EDA mit Pandas und Plotly

Description

Pandas ist DAS Analyse-Tool im Jahr 2022. Egal ob im Bereich Datenbanken oder Webentwicklung, vorallem aber Data Science und Machine Learning. Bei Pandas handelt es sich um eine elegante Mischung aus Python und SQL, welches dir erlaubt, zielgerichtete und komplexe Abfragen an dein Datensatz zu stellen. Pandas baut auf dem Table Prinzip auf, wobei es hier speziell um sogenannte DataFrames geht.

Diese DataFrames beinhalten Spalten und diese Spalten beinhalten wiederrum Werte unterschiedlichster Datentypen. Das coole an Pandas? Es kann mit all dem perfekt umgehen und egal welcher Use Case dir gerade einfällt, du kannst mit Sicherheit sagen, dass Pandas eine passende Lösung dafür bieten kann.

In diesem Kurs behandeln wir Pandas von A - Z. Begonnen bei der Installation von Jupyter Notebook über die Installation von Pandas mittels dem Python Paket Manager PIP, gefolgt von Basic Abfragen des DataFrames bis hin zu komplexen Abfragen unterschiedlicher DataFrames und Merges über mehrere DataFrames hinaus.

Dazwischen kümmern wir uns noch um sehr hilfreiche Best-Practice Methoden die du so im Alltag eines Data Scientist finden wirst und auch advanced Methoden mit denen du komplexere Operationen auf einzelne Spalten oder das komplette DataFrame ausführen kannst.

Als Bonus habe ich dir ein Plotly Kapitel mit ausgearbeitet und aufgenommen. So kannst du deine Daten nicht nur optimal verarbeiten, sondern im Anschluss daran auch grafisch darstellen und präsentieren.

Nach diesem Kurs bist du mehr als vorbereitet und definitiv in der Lage, komplett selbständig Datensätze analysieren zu können. Damit du dich von der Qualität des Kurses selbst überzeugen kannst, habe ich dir ein paar Lektionen kostenlos freigeschalten :-).

Content

Einführung

Kursübersicht (Inhalt)
Kursstruktur (Aufbau)

Entwicklungsumgebung einrichten

Anaconda Download
Environment einrichten
Environment Troubleshooting
Jupyter Notebook

Pandas Basics

Kapitelübersicht: Pandas Basics
Pandas Library installieren
Einführung Pandas Series
Einführung Pandas DataFrane
DataFrame (CSV) einlesen
DataFrame (CSV) speichern
ÜBUNG: Pandas Basics

Pandas Indexing

Kapitelübersicht: Pandas Indexing
Indexing: Accessoren
Indexing: Index basiert (.iloc)
Indexing: Label basiert (.loc)
Indexing: Index manipulieren
ÜBUNG: Pandas Indexing

Pandas Selecting Data

Kapitelübersicht: Pandas Selecting
Selecting: Einfache Selektion
Selecting: Multiple Selektion
Selecting: Built-In Funktionen - I
Selecting: Built-In Funktionen - II
Selecting: Built-In Funktionen - III
Selecting: Query Fuktion
ÜBUNG: Pandas Selecting

Pandas Summary Functions

Kapitelübersicht: Summary Functions
Summary Functions auf DataFrame
Summary Functions auf Series
ÜBUNG: Summary Functions

Pandas Daten zuweisen

Kapitelübersicht: Daten zuweisen
Assign: Neue Spalte einfügen
Assign: Neue Zeile (von DataFrame)
Assign: Neue Zeile (von Dictionary)
ÜBUNG: Daten zuweisen

Pandas: Grouping & Sorting

Kapitelübersicht: Grouping & Sorting
Gruppieren: Single Index
Gruppieren: Multi Index
Sortieren: DF's sortieren und ordnen
ÜBUNG: Grouping & Sorting

Pandas Datatypes und missing Values

Kapitelübersicht: Datatypes & Missing Values
Datentypen
Missing Values
ÜBUNG: Datatypes & Missing Values

Pandas Renaming & Kombinieren

Kapitelübersicht: Renaming & Kombinieren
Renaming: Spalte umbenennen
Renaming: Axen umbenennen
DataFrames kombinieren: .concat
DataFrames kombinieren: .join
ÜBUNG: Renaming & Kombiniere

Pandas Merge Function

Kapitelübersicht: Merge Function
Merging: Mit for-loop
Merging: Einführung
Merging: INNER JOIN
Merging: Mit ausgewählten Spalten
Mergin: LEFT JOIN
Merging: RIGHT JOIN
Merging: OUTER JOIN
Merging: CROSS JOIN
ÜBUNG: Pandas Merge Function

Pandas Additional Functions

Kapitelübersicht: Additional Functions
Function: .drop_duplicates
Function: .astype
Function: .pop & .insert
Function: .startswith
Function: .replace & .split
ÜBUNG: Pandas Additional Functions

Pandas Advanced Functions

Kapitelübersicht: Advanced Functions
Function: .map
Function: .apply - Teil 1
Function: .apply - Teil 2
Function: .apply - Teil 3
Function: lambda
ÜBUNG: Pandas Advanced Functions

EDA mit Plotly & Pandas

Kapitelübersicht: Plotly
Information zum Kapitel

Abschluss

Ausblick
Gutscheincode für weitere Kurse

Teilnehmerdatensatz: XYZ

Aufforderung

Screenshots

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Reviews

N
August 19, 2022
Die guten Bewertungen hagelt es zu Recht. Absolut empfehlenswert und wirklich einer der besten Kurse auf Udemy. Megagut erklärt. Das hat unser Hochschulprof eines Zertifikatskurses nicht annähernd geschafft, es so perfekt schlüssig darzulegen, und der macht Lehre beruflich :D. Insofern rettet mir der Kurs hier wahrscheinlich gerade die Abschlussarbeit und mindestens meine Laune! Tausend Dank dafür!
Michael
May 18, 2022
Super Kurs. Hat meine Erwartungen übertroffen. Gerne mehr davon. Freu mich noch auf das Plot Kapitel. Danke
Matthias
March 17, 2022
Einer der besten Kurse auf Udemy. Sowohl inhaltlich als auch von der Aufbereitung. Die Notebooks alleine wären wahrscheinlich schon ein eigenes Tutorial. Vielen Dank!

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3/17/2022
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