Python-Programmierung Schulung

Modul 1: Pandas-Funktionen bei der Arbeit mit DataFrames

• Einführung in Pandas
  • Grundlegende Datenstrukturen: Series und DataFrame
• Operationen auf DataFrames
  • Laden und Speichern von Daten (CSV, Excel usw.)
  • Grundlegende Operationen (Selektion, Filterung, Indizierung)
• Datenänderungen
  • Hinzufügen und Entfernen von Spalten und Zeilen
  • Ändern von Werten im DataFrame
• Aggregation und Gruppierung von Daten
  • GroupBy
  • Aggregation, Summation, Mittelwerte usw.
• Verbinden und Zusammenführen von DataFrames
  • merge, join, concat
• Arbeit mit fehlenden Daten
  • Identifizieren fehlender Daten
  • Methoden zum Auffüllen fehlender Daten

Modul 2: Optimierung der Programmlaufzeit

• Einführung in die Optimierung
  • Bedeutung der Optimierung in der Programmierung
• Codeoptimierung
  • Effiziente Datenstrukturen
  • Vermeiden sich wiederholender Berechnungen
  • Schleifen optimieren
• Pandas-Optimierung
  • Vektorisierung von Operationen
  • Vermeiden von apply und lambda
  • Arbeiten mit großen Datensätzen
• Vereinfachung des Codes durch Erstellen von Funktionen
  • Erstellen und Nutzen von Funktionen
  • Refaktorisierung des Codes

Modul 3: Arbeiten mit der NumPy-Bibliothek

• Einführung in NumPy
  • Importieren der Bibliothek
  • Grundlegende Datenstrukturen: ndarray
• Operationen auf Arrays
  • Erstellen und Ändern von Arrays
  • Indizieren und Schneiden von Arrays
• Mathematische und statistische Funktionen
  • Grundlegende mathematische Operationen
  • Statistische und aggregierende Funktionen
• Lineare Algebra
  • Matrixmultiplikation
  • Determinante, inverse Matrix
• Arbeiten mit multidimensionalen Daten
  • 2D-, 3D- und höherdimensionale Arrays
  • Formenänderung der Arrays
• Integration mit anderen Bibliotheken

Modul 4: Erstellen von Diagrammen in Excel mithilfe von Python

• Einführung in openpyxl und xlsxwriter
• Erstellen von Diagrammen in Excel
  • Erstellen einfacher Diagramme (Liniendiagramme, Balkendiagramme usw.)
  • Formatieren der Diagramme
• Generieren von Diagrammen als Bilder (PNG)
  • Nutzen von matplotlib zur Diagrammerstellung
  • Speichern der Diagramme als PNG-Dateien
• Fortgeschrittene Diagramme in Excel
• Automatisierung von Berichten
  • Erstellen automatisierter Berichte mit Diagrammen
  • Verbinden von Pandas mit openpyxl/xlsxwriter