6–40 дней изучения библиотеки Pandas в Python: план обучения и практические примеры

6–40 дней изучения библиотеки Pandas в Python

Библиотека Pandas в Python стала незаменимым инструментом для работы с данными и анализа их в самых разных областях, включая науку о данных, финансы и статистику. Для тех, кто стремится овладеть этой мощной библиотекой, предлагается план обучения, состоящий из трех уровней, каждый из которых рассчитан на определенный временной интервал.

Уровень 1: Знакомство (40 дней)

День 1–10: Основные концепции

Установка Pandas и загрузка данных
Работа с DataFrame и Series
Индексация, выборка и фильтрация
Агрегация и группировка данных

День 11–20: Обработка данных

Обработка пропущенных значений
Преобразование типов данных
Сортировка и ранжирование
Объединение и слияние DataFrame

День 21–30: Анализ данных

Статистические функции
Условная индексация
Создание сводных таблиц
Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn

День 31–40: Практические задачи

Анализ финансовых данных
Обработка текстовых данных
Исследование временных рядов
Создание пользовательских функций

Уровень 2: Расширенные возможности (20 дней)

День 41–50: Многоуровневая индексация

Создание и работа с многоуровневыми индексами
Иерархическая индексация
Фильтрация и выборка данных по нескольким уровням

День 51–60: Операции с временными рядами

Работа с временными метками
Ресемплинг и агрегация временных рядов
Обработка сезонности
Прогнозирование

Уровень 3: Экспертный уровень (10 дней)

День 61–70: Расширенная обработка данных

Продвинутые методы обработки пропущенных значений
Анализ выбросов и корректировка данных
Работа с большими данными с помощью Dask

День 71–80: Расширенные функции анализа данных

Машинное обучение с Pandas
Оптимизация алгоритмов
Создание интерактивных приборных панелей с помощью Dash

Практические примеры

Числовые функции: pandas.sum(), pandas.mean()
Условные операторы: pandas.where(), pandas.mask()
Столбцы и строки DataFrame: pandas.DataFrame.columns, pandas.DataFrame.index
Методы DataFrmae: pandas.DataFrame.fillna(), pandas.DataFrame.sort_values()