Arbeiten mit Tabellendaten in Python und Pandas

21.01.2025 09:00
Kurs startet
21.01.2025 13:00
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Dieser Workshop vermittelt Ihnen, wie Sie mit Hilfe des Moduls Pandas effektiv mit Tabellendaten in Python arbeiten.

Viele Daten in Wissenschaft, Verwaltung und der Industrie sind tabellarisch strukturiert. Diese Art von Daten verarbeiten wir oft in Tabellenkalkulationen. Nicht selten stoßen wir dabei an die Grenzen innerhalb derer solche Werkzeuge sinnvoll eingsetzt werden können – sei es aufgrund der Größe oder Komplexität der Tabellen, oder aufgrund der Analysen, die wir durchführen möchten.

Pandas ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das es uns ermöglicht, Tabellendaten in Python zu manipulieren und zu analysieren. Dafür bietet uns das Modul schnelle, flexible und benutzerfreundliche Datenstrukturen. Seine umfangreiche Funktionalität zur Verarbeitung, Bereinigung und Visualisierung großer Datensätze macht es für Wisseschaftlerinnen und Wissenschaftler, die mit Tabellendaten arbeiten, unverzichtbar.

In diesem Kurs geben wir eine Einführung in die Grundlagen von Pandas, einschließlich:

  • Import und Export von Dateien,
  • Datenverarbeitung und -bereinigung, sowie
  • Datenanalyse und -visualisierung.

Der Kurs richtet sich an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die mehr über die Arbeit mit Tabellendaten erfahren möchten. Während des Kurses werden Sie dem Unterricht aktiv folgen und mitprogrammieren.

Der Kurs wird auf Englisch gehalten.

Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Python sind erforderlich, um an diesem Kurs teilzunehmen (z.B. durch einen unserer Einführungskurse in Python).

Wir empfehlen Ihnen, Ihren eigenen Laptop mitzubringen. Sie benötigen eine funktionierende Python-Installation mit JupyterLab oder Jupyter Notebook und installiertem Pandas. Alternativ können Sie die am Veranstaltungsort bereitgestellten Computer nutzen, auf denen die benötigte Software bereits installiert ist.

Kontakt
zedif@uni-jena.de
Sprache
Englisch
Inhaltliche Schwerpunkte
  • Grundlagen von Pandas
  • Zugriff auf Pandas-DataFrames
  • Datenverarbeitung
  • Datensätze verschneiden
  • Daten analysieren und visualisieren
Max. Anzahl Teilnehmende
20
Standort
Ernst-Abbe-Platz 2, Windowspool 2 (Raum 3417)