Merge, Sort and Filter Data in Python Pandas

91 Bewertungen
Coursera Project Network
3.359 bereits angemeldet
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Use a Filter to remove outliers in the data.

Combine the data using Pandas Merge.

Sort the data by rainfall and temperature.

Clock1 hour
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

Visualizing data patterns often involves re-arrangement and elimination to determine patterns. For example, in a list of data with yearly rainfall amounts, to quickly determine the years with the most rainfall, the data can be sorted according to rainfall in descending order. A filter could be used to limit the amount of data observed, for example, to only show rainfall amounts greater than an inch. A merge can be used to join two datasets together, for example rainfall and temperature data from two different sources. The ability to sort, merge and filter data has always existed using SQL with database data, now it can be done in application memory space using Python. In this course, you will create an application that reads data from two CSV files. You will learn how to merge, sort, and filter the data to ultimately produce a regression plot to determine a possible correlation between two data sets.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Data Science
  • merging
  • Python Programming
  • filtering
  • Pandas

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Read the data into a Pandas DataFrame.

  2. Use a Filter to remove outliers in the data.

  3. Combine the data using Pandas Merge.

  4. Sort the data by rainfall and temperature.

  5. Use the Seaborn package to create a regression plot.

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.



Alle Bewertungen anzeigen

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.