Excel zu Python: Datenanalyse leicht gemacht
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Willkommen zum Kurs “Python für Excel-Anwender”. In diesem Kurs lernst du, wie du Python nutzen kannst, um Excel-Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Wir beginnen mit einer Einführung in Python und pandas, der Bibliothek, die wir verwenden werden, um Daten aus Excel-Dateien zu lesen und zu filtern. Wir werden auch lernen, wie man Daten aus mehreren Dateien zusammenführt und wie man Joins verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren.
Im weiteren Verlauf des Kurses werden wir uns mit der Visualisierung von Daten befassen. Wir werden lernen, wie man Diagramme und Grafiken erstellt, um Daten zu präsentieren und zu analysieren. Wir werden auch lernen, wie man Daten in verschiedenen Formaten exportiert, um sie mit anderen zu teilen.
Dieser Kurs ist für Excel-Anwender konzipiert, die ihre Fähigkeiten erweitern und Python als Werkzeug zur Datenanalyse und -verarbeitung einsetzen möchten. Der Kurs ist so aufgebaut, dass er für Anfänger geeignet ist, aber auch fortgeschrittene Themen abdeckt. Wir werden Schritt für Schritt durch die verschiedenen Konzepte und Techniken geführt, um sicherzustellen, dass du alles verstehst.
Melde dich jetzt an und entdecke, wie du Python nutzen kannst, um deine Excel-Arbeit zu optimieren. Wir freuen uns darauf, dich im Kurs zu sehen!
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1
So ziehst du den besten Nutzen aus dem KursDu willst etwas Neues lernen. Etwas, dass du vorher noch nicht konntest.
Was ist dafür nötig?- Du musst verstehen wie es funktioniert
- Du musst es einüben
- Du musst deine eigenen Wege damit finden
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2
Die 5h Regel
Zeit ist also ein Problem?
Du hast keine Zeit? Du bist ständig unter Druck?
Natürlich prasselt jeden Tag viel auf uns ein und wie sollen wir da noch Zeit finden etwas Neues zu lernen?Es ist alles eine Frage der Priorisierung!
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3
Entwickeln ohne Installation!
Texteditor oder IDE? Oder doch mit VIM in der Konsole?
Was ist mit der Python Installation, wie funktioniert das eigentlich?
Dann gab es doch noch diese virtuellen Umgebungen … was war das noch gleich?
Muss das alles sein?
Eigentlich willst du doch nur programmieren lernen!
In der Lektion zeige ich dir, wie du heute – JETZT – einfach starten kannst.
Ohne Installationen, ohne Ärger, ohne 50 andere Dinge vorher lernen zu müssen.
Einfach, unkompliziert und von überall!
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4
Arbeiten mit Dateien
Nachdem du nun Colab kennengelernt hast, geht es direkt an die Dateien. In der Sektion lernst du, wie du Dateien zu Colab zufügst, sie öffnest und mit ihnen arbeitest.
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5
CSV Dateien einlesen
CSV hier, CSV dort. Sie sind überall und so ziemlich jedes System kann sie irgendwie irgendwo ausspucken.
Selbst bei meiner Bank kann ich die Umsätze als CSV exportieren!Hier wirst du sehen, wie einfach und übersichtlich die Arbeit mit CSV Dateien sein kann.
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6
Excel Dateien einlesen
In dem Teil zeige ich dir einen Weg wie du super einfach und schnell eine Excel Datei mit Pandas öffnen kannst.
Einmal geladen, ist es egal, woher die Daten kamen.
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7
Daten filtern
Du sitzt vor einem Berg an Daten und hast keine Ahnung, wie du die richtigen Daten findest?
Ist das nicht immer so?
Wann haben wir schonmal die Daten, die wir brauchen dann, wenn wir sie brauchen vor uns liegen …
Aber keine Sorge!
In diesem Teil zeige ich dir, wie du ganz gezielt und einfach die Daten findest, die du brauchst. -
8
Excel Arbeitsblätter gezielt einlesen
Nach dem letzten Teil hast du hoffentlich so einige Excel Dateien mit Pandas geöffnet.
Dabei hattest du sicher Probleme mit Excel Dateien mit mehreren Datenblättern, richtig?Das werden wir jetzt direkt beheben.
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9
Excel Daten aus mehreren Dateien zusammenfügen
In den letzten Teil hast du gelernt, wie du Daten aus mehreren Arbeitsblättern oder Dateien einlesen kannst.
Aber wie kannst du die Daten jetzt insgesamt auswerten?
Abfragen über die einzelnen DataFrames und dann manuell wieder zusammen setzen?Soweit kommts noch!
Lass Pandas die Arbeit für dich machen! Und ich zeige dir drei verschiedene Wege, wie du das anstellen kannst.
Je nach Daten …
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10
Was sind Joins?
In diesem Teil gebe ich dir erst einen kurzen Überblick darüber, welche Joins es gibt.
Im Anschluss siehst du in der Praxis, wie sie eingesetzt werden. -
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Erste Visualisierungen der Daten
Der Mensch ist nicht unbedingt für einen großen Haufen Zahlen gemacht.
Er begreift visuell einfach besten.Deshalb hilft es auch nichts, wenn du die besten Auswertungen der Welt zusammen stellst, wenn du sie nicht auch grafisch aufbereitest.
Sie müssen so dargestellt werden, dass sie einfach und schnell zu begreifen und zu verstehen sind.Genau darum soll es in diesem Teil gehen.
