40 дней с вашей любимой библиотекой Python Pandas: от основ до продвинутого анализа данных

40 дней с вашей любимой библиотекой Python Pandas

День 1:

• Знакомство с Pandas и ее основными структурами данных (DataFrame и Series)
• Создание и инициализация DataFrames
• Просмотр и выбор данных с помощью методов head(), tail(), loc[], и iloc[]

День 2:

• Индексирование и выбор данных в Pandas
• Работа с различными типами данных, такими как int, float, string и datetime
• Изменение размера и формы DataFrames с помощью reshape() и stack()

День 3:

• Манипулирование данными с помощью методов groupby(), agg() и transform()
• Агрегирование данных по различным критериям, таким как сумма, среднее и медиана
• Применение пользовательских функций для трансформации данных

День 4:

• Объединение, слияние и конкатенация DataFrames
• Манипулирование дубликатами данных с помощью drop_duplicates()
• Выполнение операции объединения (join) для комбинирования данных из разных источников

День 5:

• Обработка пропущенных значений в Pandas
• Заполнение пропущенных значений с помощью методов fillna(), interpolate(), и replace()
• Удаление наблюдений с пропущенными значениями

День 6:

• Создание визуализаций данных с помощью Pandas Plot
• Создание различных типов диаграмм, таких как гистограммы, линейные графики и точечные диаграммы
• Настройка внешнего вида графиков с помощью параметров style, title и xlabel

День 7:

• Импорт и экспорт данных из различных источников
• Чтение и запись данных из файлов CSV, Excel и баз данных
• Использование to_csv(), to_excel(), и to_sql() для экспорта данных

Дни 8-14:

• Продвинутая индексация и выбор в Pandas
• Использование advanced indexing для выборочного доступа к данным
• Манипулирование строками и столбцами с помощью rename(), set_index() и reset_index()

Дни 15-21:

• Обработка отсутствующих данных и работа с TimeSeries
• Использование метода isna() для идентификации пропущенных значений
• Работа с временными рядами с помощью TimeSeries, resample(), и interpolate()

Дни 22-28:

• Объединение и слияние DataFrames
• Выполнение различных операций объединения, таких как inner, outer и left
• Использование оператора merge() для слияния данных из разных источников

Дни 29-35:

• Форматирование и преобразование данных
• Изменение формата данных с помощью astype(), to_datetime() и to_numeric()
• Преобразование данных с помощью apply() и пользовательских функций

Дни 36-40:

• Анализ и визуализация данных
• Выполнение статистического анализа с помощью describe(), corr() и groupby()
• Создание продвинутых визуализаций с помощью библиотеки matplotlib
• Исследование данных с помощью интерактивных инструментов, таких как iplot()

Советы:

• Практикуйтесь регулярно, выполняя упражнения и решая практические задачи.
• Присоединяйтесь к сообществам Pandas и обсуждайте проблемы с другими пользователями.
• Изучайте документацию Pandas и обращайтесь к ней за справкой.
• Проходите курсы и просматривайте учебные пособия, чтобы углубить свои знания.

Вывод:

Изучение Pandas в течение 40 дней может значительно улучшить ваши навыки работы с данными. Придерживаясь этих практических шагов, вы станете уверенным пользователем Pandas, способным управлять, анализировать и визуализировать данные с легкостью.