Підсумуємо

Python для користувачів електронних таблиць

Chris Cardillo

Data Scientist

Розділ 1

• Імпорт за допомогою pd.read_excel()
• Огляд із .head(), .describe() та .info()
• Фільтрування через df[df[column] == 'value']
• Створення: df[new_column] = df[old_column] + 1

Розділ 2

• Зведення за допомогою df.group_by().sum()

Розділ 3

• Кілька аркушів із pd.ExcelFile() та .parse()
• .merge() і ліві обʼєднання
• Функції, методи й атрибути

Розділ 4

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

Подальші кроки

• Рекомендований курс: Data Manipulation with pandas
• Рекомендований карʼєрний трек: Data Analyst with Python
• Ресурс DataCamp: Шпаргалки

Успіхів!

Python для користувачів електронних таблиць