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Use a Filter to remove outliers in the data.
Combine the data using Pandas Merge.
Sort the data by rainfall and temperature.
Visualizing data patterns often involves re-arrangement and elimination to determine patterns. For example, in a list of data with yearly rainfall amounts, to quickly determine the years with the most rainfall, the data can be sorted according to rainfall in descending order. A filter could be used to limit the amount of data observed, for example, to only show rainfall amounts greater than an inch. A merge can be used to join two datasets together, for example rainfall and temperature data from two different sources. The ability to sort, merge and filter data has always existed using SQL with database data, now it can be done in application memory space using Python. In this course, you will create an application that reads data from two CSV files. You will learn how to merge, sort, and filter the data to ultimately produce a regression plot to determine a possible correlation between two data sets.
Data Science
merging
Python Programming
filtering
Pandas
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Read the data into a Pandas DataFrame.
Use a Filter to remove outliers in the data.
Combine the data using Pandas Merge.
Sort the data by rainfall and temperature.
Use the Seaborn package to create a regression plot.
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par DT
2 nov. 2020Rhyme platform feels bug, demo video screen automatically becoming full screen it was really annoying and made coding uneasy. Please fix this.
par AT
6 nov. 2020I loved this course because of the clarity and simplicity
par II
19 sept. 2020You get what the title says! He also explains what we do why we do! so that's also good.
par SJ
2 nov. 2020All doubts are clear and all concepts are explain in details ,happy to learn all new concepts. Thank you.
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