Подведём итоги

Python для пользователей электронных таблиц

Chris Cardillo

Data Scientist

Глава 1

• Импорт с pd.read_excel()
• Изучение данных: .head(), .describe(), .info()
• Фильтрация: df[df[column] == 'value']
• Создание столбца: df[new_column] = df[old_column] + 1

Глава 2

• Сводные таблицы с df.group_by().sum()

Глава 3

• Несколько листов: pd.ExcelFile() и .parse()
• .merge() и левые соединения
• Функции, методы и атрибуты

Глава 4

• sns.barplot() и plt.show()
• plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel()
• sns.set_style() и sns.despine()
• hue

Следующие шаги

• Рекомендуемый курс: Data Manipulation with pandas
• Рекомендуемый трек: Data Analyst with Python
• Ресурсы сообщества DataCamp: шпаргалки

Удачи!

Python для пользователей электронных таблиц