Talkpython
Talk Python Training - это ведущая онлайн-тренинговая компания, основанная в 2016 году с явной целью обеспечения высококачественного, глубоко технического обучения Python.
Переходите с Excel на Python с помощью Pandas
Move from Excel to Python with Pandas
★5 (всего оценок - 10)
Продолжительность
3 ч 31 мин
Категория
PythonКоличество уроков
116 Видео
Дата добавления
3 нояб. 2021 г., 19:16
Язык
Английский
Дата обновления
29 апр. 2026 г., 13:17
Хотите избавиться от ограничений Excel и перейти к более гибким и мощным инструментам для работы с данными? В этом курсе вы узнаете, как заменить ручные, медленные и подверженные ошибкам процессы в Excel эффективными решениями на Python и pandas. Материал ориентирован на тех, кто уже работает с таблицами и хочет поднять свои навыки анализа данных на новый уровень.
Почему стоит перейти с Excel на Python
Excel остаётся популярным инструментом, но он ограничивает скорость, масштабируемость и точность обработки данных. Python с библиотекой pandas помогает избежать типичных проблем Excel, предоставляя возможность работать быстрее, надёжнее и с большими объёмами данных.
Ключевые преимущества Python для пользователей Excel
- Автоматизация рутинных задач вместо повторяющихся ручных операций.
- Работа с большими наборами данных без зависаний и потерь производительности.
- Гибкость в настройке логики обработки данных.
- Повышение точности за счёт минимизации человеческого фактора.
Что вы узнаете на курсе
Курс создан для быстрого и практичного перехода от Excel к Python. Каждая тема показывает знакомую Excel‑задачу и её реализацию в pandas — так обучение становится простым и наглядным.
Основные направления обучения
- Понимание ограничений Excel и преимуществ Python в работе с данными.
- Установка Python и настройка рабочего окружения.
- Создание и использование сред Conda.
- Эффективная работа с Python в Windows.
- Использование Jupyter как идеальной среды для анализа данных.
- Изучение структуры и возможностей pandas DataFrame.
- Чтение CSV и Excel-файлов с помощью pandas.
- Очистка, обработка и трансформация больших наборов данных.
- Выполнение вычислений и математических операций.
- Работа с датами и различными типами данных.
- Группировка, агрегация и сводные таблицы (groupby, pivot_table).
- Объединение данных с помощью merge и concat.
- Экспорт данных и создание форматированных Excel‑файлов.
Для кого предназначен этот курс
Курс идеально подходит тем, кто каждый день использует Excel, чувствует его ограничения и хочет освоить современный, мощный и востребованный инструмент анализа данных. Если вы хотите быстро и на практике увидеть, как Python помогает в реальных задачах — этот курс для вас.
Какие навыки вы получите
После прохождения курса вы сможете уверенно работать с pandas, автоматизировать процессы анализа данных, заменять сложные Excel‑процедуры компактным Python‑кодом и создавать эффективные и масштабируемые решения.
Вы научитесь
- Читать, очищать и анализировать данные в pandas.
- Структурировать рабочее окружение и создавать удобные пайплайны обработки данных.
- Экономить время, автоматизируя рутинные Excel‑процессы.
- Работать с большими наборами данных без потери производительности.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
- Урок 1. 00:01:46Welcome!
- Урок 2. 00:01:29Challenges of Excel
- Урок 3. 00:01:47Where do Excel errors come from?
- Урок 4. 00:01:26Why Python?
- Урок 5. 00:01:03Course topics
- Урок 6. 00:00:10Get the source
- Урок 7. 00:00:35Meeting your instructor
- Урок 8. 00:01:01Python concepts you'll need
- Урок 9. 00:00:49Working on Windows
- Урок 10. 00:00:12Downloading miniconda
- Урок 11. 00:00:38Installing miniconda
- Урок 12. 00:00:23Launching miniconda
- Урок 13. 00:01:52Creating a conda environment
- Урок 14. 00:00:50Conda quick reference
- Урок 15. 00:00:51Getting organized
- Урок 16. 00:01:01Recommended file structure
- Урок 17. 00:00:21Launching Jupyter notebooks
- Урок 18. 00:00:43Auto launch Conda env with Windows terminal
- Урок 19. 00:01:05Create a project with cookiecutter
- Урок 20. 00:00:59Launching Jupyter notebooks
- Урок 21. 00:00:45Organizing within the notebook
- Урок 22. 00:00:49Data compatible with Pandas
- Урок 23. 00:00:40Where does excel fit in?
- Урок 24. 00:00:49Intro to pandas
- Урок 25. 00:01:13Pandas DataFrame vs Excel worksheets
- Урок 26. 00:00:47Understanding initial data introduction
- Урок 27. 00:04:13Demo: Understanding initial data
- Урок 28. 00:00:31Concept: Understanding your dataframe
- Урок 29. 00:03:14Working with column names
- Урок 30. 00:02:43Diving into the data
- Урок 31. 00:03:00Working with multiple columns
- Урок 32. 00:01:12Concept: Working with columns
- Урок 33. 00:07:47Working with column names
- Урок 34. 00:00:48Concept: Selecting rows and columns
- Урок 35. 00:02:15Advanced autocomplete and help
- Урок 36. 00:00:32What is data wrangling?
- Урок 37. 00:00:59Pandas data types
- Урок 38. 00:01:45Walk through of data types in Excel
- Урок 39. 00:03:23Pandas' dt, the date time accessor
- Урок 40. 00:04:23String and math manipulations
- Урок 41. 00:00:45Concept: Filtering data
- Урок 42. 00:04:39Examples of boolean filtering in pandas
- Урок 43. 00:03:54Filtering by dates
- Урок 44. 00:01:40Concept: Filtering and cleaning text and dates
- Урок 45. 00:01:00Aggregating merging grouping intro
- Урок 46. 00:01:05Examples of aggregation in excel
- Урок 47. 00:08:44Examples of aggregation in pandas
- Урок 48. 00:00:37Concept: Pandas groupby
- Урок 49. 00:01:34Concept: Pivot tables and crosstab
- Урок 50. 00:04:43Pivot table and crosstab
- Урок 51. 00:02:16Merging data in Excel
- Урок 52. 00:05:36Merging data in Pandas
- Урок 53. 00:00:31Concept: Appending data
- Урок 54. 00:00:30Intro to I/O
- Урок 55. 00:03:58Reading non-tabular Excel files
- Урок 56. 00:04:53Reading Excel and converting data types
- Урок 57. 00:00:41Reading Excel summary
- Урок 58. 00:02:30Demo: Simple Excel saves
- Урок 59. 00:02:07Demo: Multi-sheet Excel workbooks
- Урок 60. 00:02:26Demo: Complex Excel saves
- Урок 61. 00:00:26Excel writer summary
- Урок 62. 00:00:46Excel fails at reading this large file
- Урок 63. 00:01:57Pandas loves large files
- Урок 64. 00:00:36Case study introduction
- Урок 65. 00:00:44Environment setup
- Урок 66. 00:00:29Excel file intro
- Урок 67. 00:01:28Notebook setup for file reading
- Урок 68. 00:04:00Commission rate calculations
- Урок 69. 00:00:55Summary results lead to more questions
- Урок 70. 00:01:51Combining customer sales reps
- Урок 71. 00:02:47Cleaning up region
- Урок 72. 00:02:01Merging sales reps
- Урок 73. 00:04:33Cleaned, joined file
- Урок 74. 00:00:36Excel file review
- Урок 75. 00:00:32Process review
- Урок 76. 00:00:50Excel invoice files
- Урок 77. 00:01:38Excel customer invoice files
- Урок 78. 00:03:07Product commission scenarios
- Урок 79. 00:02:47Product commission variable amounts
- Урок 80. 00:03:19Commission state adjustments
- Урок 81. 00:02:12Final Excel report
- Урок 82. 00:01:31Wrapping up
- Урок 83. 00:01:15Excel challenges
- Урок 84. 00:00:52Conda review
- Урок 85. 00:01:29File structure for Jupyter
- Урок 86. 00:01:06DataFrame summary
- Урок 87. 00:01:26Data wrangling
- Урок 88. 00:01:34Grouping and joining data
- Урок 89. 00:00:40File I/O
- Урок 90. 00:01:17Practical example
- Урок 91. 00:01:03Thank you and next steps
- Урок 92. 00:01:26Concept: The shape of a program
- Урок 93. 00:00:51Concept: Variables
- Урок 94. 00:01:47Concept: Truthiness
- Урок 95. 00:01:25Concept: If else
- Урок 96. 00:01:32Concept: Complex conditionals
- Урок 97. 00:01:41Concept: for-in
- Урок 98. 00:01:00Concept: Calling functions
- Урок 99. 00:01:34Concept: Creating functions
- Урок 100. 00:01:20Concept: File I/O
- Урок 101. 00:02:00Concept: Imports and importing modules
- Урок 102. 00:01:54Concept: Python package index
- Урок 103. 00:02:26Concept: pip
- Урок 104. 00:03:54Concept: Virtual environments
- Урок 105. 00:02:54Concept: Slicing
- Урок 106. 00:01:44Concept: Tuples
- Урок 107. 00:01:44Concept: Named tuples
- Урок 108. 00:02:01Concept: Classes
- Урок 109. 00:01:45Concept: objects vs. classes
- Урок 110. 00:01:50Concept: Inheritance
- Урок 111. 00:00:54Concept: Polymorphism
- Урок 112. 00:02:31Concept: Dictionaries
- Урок 113. 00:02:39Concept: Error handling
- Урок 114. 00:02:09Concept: lambdas
- Урок 115. 00:02:58Concept: list comprehensions
- Урок 116. 00:00:47Concept: Want more foundational Python?
Автор - Talkpython
Комментарии