Die Lernenden werden in die Lage versetzt, Daten mithilfe der Pandas-Bibliothek von Python effektiv zu manipulieren, zu analysieren und zu visualisieren. Am Ende dieses Kurses werden sie in der Lage sein, Datensätze zu filtern und umzuwandeln, Gruppierungen und Aggregationen vorzunehmen, mit fehlenden Werten umzugehen, Indizes zu verwalten und Daten für fortgeschrittene Analysen umzugestalten. Sie werden auch Techniken für die Arbeit mit Zeitreihen, Pivot-Tabellen, Kreuztabellen und den Export von Daten in CSV und Excel beherrschen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Fachkräfte für Datenanalyse, Python-Enthusiasten und Fachleute, die ihre Fähigkeiten zur Datenmanipulation verbessern möchten. Mit praktischen Lektionen und Quizfragen werden die Lernenden Vertrauen in den Umgang mit realen Datensätzen aufbauen und gleichzeitig Best Practices für Effizienz und Lesbarkeit anwenden. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist seine strukturierte Progression - von grundlegenden Pandas-Operationen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken - kombiniert mit praktischen Übungen und angewandten Projekten. Die Lernenden sehen sich nicht nur Tutorials an, sondern üben aktiv den Umgang mit Daten in Jupyter Notebooks, um sicherzustellen, dass sie für eine Tätigkeit in der Datenwissenschaft und Analytik gerüstet sind.

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Pandas mit Python: Daten analysieren, transformieren und exportieren
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Datenanalyse mit NumPy und Pandas

Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Filtern, Gruppieren, Aggregieren und Umgestalten von Datensätzen mit Pandas.
Umgang mit fehlenden Werten, Verwaltung von Indizes und Analyse von Zeitreihen.
Erstellen Sie Pivot-Tabellen, Kreuztabellen und exportieren Sie Daten in CSV/Excel.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Datenanalyse
Wichtige Details

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Oktober 2025
16 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul führt die Lernenden in die Pandas-Bibliothek, ihre Installation und die Jupyter-Umgebung für die praktische Programmierung ein. Es deckt die wichtigsten Datenstrukturen von Pandas ab, darunter Series und DataFrames, und erforscht grundlegende Operationen für die Arbeit mit Zeilen und Spalten. Die Lernenden schaffen eine solide Grundlage für eine effektive Datenverarbeitung.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben
Dieses Modul konzentriert sich auf die erweiterte Filterung, Auswahl und Transformation von Daten. Die Lernenden erkunden die Indizierung durch Beschriftungen und Positionen, behandeln Datentypen, wenden Zeichenfolgenmethoden an und gruppieren Daten für die Aggregation. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit Reihen, dem Plotten und dem Umgang mit NULL-Werten.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Aufgaben
In diesem Modul werden Indizierungskonzepte und Parameter zur Verbesserung der Datenmanipulation vorgestellt. Die Lernenden befassen sich mit der Speicherverwaltung, Stichprobenstrategien, Dummy-Coding, dem Umgang mit Duplikaten, der Arbeit mit Datums-/Zeitfunktionen und der Vermeidung von häufigen Fallstricken wie Kopierwarnungen.
Das ist alles enthalten
16 Videos4 Aufgaben
Dieses Modul behandelt fortgeschrittene Umformungs-, Zusammenführungs- und Exportfunktionalitäten in Pandas. Die Lernenden erlangen Kenntnisse über Anzeigeoptionen, Formatierung, Arbeit mit Pivot-Tabellen, Kreuztabellenfunktionen und den Export von Daten in externe Formate wie CSV und Excel für praktische Anwendungen.
Das ist alles enthalten
22 Videos4 Aufgaben
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