Курс на Stepik
Обложка курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)» на Stepik
Бесплатно

Pandas. Работа со строками (методы.str) ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Методы .str для очистки и форматирования данных --> разбираем типичные случаи базовой очистки, извлечения данных, парсинга через regex

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Учеников на курсе 80
Сертификаты, выданные на курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Количество уроков 10
Тесты в курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Количество квизов 28
Задачи с кодом в курсе «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Количество задач с кодом 28
Время прохождения курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Время прохождения курса —
Обновления курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Pandas. Работа со строками (методы.str)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Использовать .str-accessor --> точку входа для всех строковых операций в Pandas
  • Работать с регистром
  • Работать с диактикой и специфичными написаниями (например, приводить é → e, ü → u, ñ → n, ï → i)
  • Пересобирать датафрейм, извлекая нужные данные
  • Проводить комплексную очистку через .str.translate()

О курсе

Методы .str для очистки и форматирования данных --> разбираем типичные случаи базовой очистки, извлечения данных, парсинга через regex

Для кого этот курс

Аналитики данных Инженеры данных

Начальные требования

Не требуется:

  • Знание регулярных выражений
  • Знание других библиотек

Необходимо:

  • Знакомство с базой Pandas --> для решения кодовых задач предполагается понимание конструкций .groupby(), .merge(), pd.concat()

Познакомиться с базой Pandas можно в отдельном курсе-задачнике для начинающих

Преподаватели курса

Расскажите о курсе друзьям