Programmierung in Python Schulung

Modul 1: Pandas-Funktionen bei der Arbeit mit DataFrames

• Einführung in Pandas
  • Grundlegende Datenstrukturen: Series und DataFrame
• Operationen auf DataFrames
  • Daten laden und speichern (CSV, Excel, etc.)
  • Grundlegende Operationen (Selektion, Filterung, Indizierung)
• Datenmodifikation
  • Hinzufügen und Entfernen von Spalten und Zeilen
  • Modifizieren von Werten in DataFrames
• Aggregation und Gruppierung von Daten
  • GroupBy
  • Aggregation, Summierung, Durchschnittswerte, etc.
• Verknüpfung und Zusammenführen von DataFrames
  • merge, join, concat
• Arbeit mit fehlenden Daten
  • Identifizierung von fehlenden Daten
  • Methoden zur Ergänzung fehlender Daten

Modul 2: Optimierung der Programmlaufzeit

• Einführung in die Optimierung
  • Bedeutung von Optimierung im Programmieren
• Code-Optimierung
  • Effiziente Datenstrukturen
  • Vermeidung von wiederholten Berechnungen
  • Optimierung von Schleifen
• Pandas-Optimierung
  • Vektorisierung von Operationen
  • Vermeidung von apply und lambda
  • Arbeit mit großen Datensätzen
• Code-vereinfachung durch Funktionen
  • Erstellen und Verwenden von Funktionen
  • Refaktorisierung von Code

Modul 3: Arbeit mit der NumPy-Bibliothek

• Einführung in NumPy
  • Importieren der Bibliothek
  • Grundlegende Datenstrukturen: ndarray
• Operationen auf Arrays
  • Erstellen und Modifizieren von Arrays
  • Indizierung und Slicing von Arrays
• Mathematische und statistische Funktionen
  • Grundlegende mathematische Operationen
  • Statistische und aggregierende Funktionen
• Lineare Algebra
  • Matrixmultiplikation
  • Determinante, inverse Matrix
• Arbeit mit mehrdimensionalen Daten
  • 2D-, 3D- und höherdimensionale Arrays
  • Shape-Transformationen von Arrays
• Integration mit anderen Bibliotheken

Modul 4: Erstellen von Diagrammen in Excel mit Python

• Einführung in openpyxl und xlsxwriter
• Erstellen von Diagrammen in Excel
  • Erstellen einfacher Diagramme (Linien-, Säulen- etc.)
  • Formatieren von Diagrammen
• Erstellen von Diagrammen als Bilder (PNG)
  • Nutzung von matplotlib zur Erstellung von Diagrammen
  • Speichern von Diagrammen als PNG-Dateien
• Fortgeschrittene Diagramme in Excel
• Automatisierung von Berichten
  • Erstellen automatisierter Berichte mit Diagrammen
  • Verknüpfung von Pandas mit openpyxl/xlsxwriter