Публикации по теме 'pandas-dataframe'
Matplotlib для визуализации данных-II
Я продолжил пост снизу: https://medium.com/@raksheshashank/matplotlib-for-data-visualization-i-cf4684197e98
# Построение гистограммы
data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси'","Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63,65, 61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data) df.plot(kind='hist') plt.show()
# Настройка гистограммы
2. data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси',Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63, 65,61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data)..
Что делать с устаревшими библиотеками машинного обучения — Пошаговое руководство по устранению проблем с использованием…
Все программные функции, независимо от языка, со временем развиваются, и в результате используемые функции устаревают и перестают работать. В моем случае то, что когда-то всего несколько недель или месяцев назад было полностью функционирующим алгоритмом машинного обучения / глубокого обучения, теперь содержит сломанный скрипт Python, который не запускался. В мире программирования это известно как устаревание, и библиотеки машинного обучения Python не являются исключением. Итак, как нам..
Оптимизация производительности Pandas на больших данных
Способы повышения производительности в пакете Pandas
Pandas — самый известный инструмент анализа данных в Python. Все используют Pandas при работе с наборами данных. Это быстрый, мощный и сверхгибкий инструмент. По мере увеличения размера фреймов данных некоторые способы выполнения одних операций занимают больше времени, чем другие. Поэтому важно знать и использовать более быстрые методы, особенно в больших наборах данных. Официальная страница здесь .
Генерация данных
Для..
Используйте метод Pandas Apply как профессионал!
Вы когда-нибудь сталкивались с трудностями при использовании метода применения панд? Если да, то этот урок для вас.
Метод apply() — это мощный инструмент, который позволяет применять пользовательскую функцию к каждому элементу DataFrame или Series, упрощая сложные операции с данными и вычисления.
В этой статье мы узнаем, как использовать методы Series.apply() и DataFrame.apply(). В чем разница между методами Series.apply() и DataFrame.apply(). Как использовать их с функциями с..
3 ошибки Silent Pandas, о которых вы должны знать
И как они могут вызвать скрытые сбои
«Ошибки дурака известны миру, но не ему самому. Ошибки мудреца известны ему самому, но не миру». — Чарльз Калеб Колтон
Незнание ошибок, которые мы допускаем в программировании, не обязательно делает нас дураками. Однако это может привести к нежелательным последствиям.
Некоторые ошибки сияют, как бриллиант, и их можно распознать за много миль. Даже если вы их не замечаете, компиляторы (или интерпретаторы) сообщают нам о них, выдавая ошибки...
Нарезка кадра данных Pandas с использованием «&» и «|» Вместо «и» и «или»
3-МИНУТНЫЕ ПАНДЫ
Нарезка кадра данных Pandas с использованием «&» и «|» Вместо «и» и «или»
когда вы видите ValueError: истинное значение серии неоднозначно. Используйте a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() или a.all()
Фильтрация/нарезка данных — это повседневная задача, если вы работаете с данными.
Общая идея нарезки данных заключается в выборе строк, значения столбцов которых соответствуют определенным критериям. Например, выберите строки, значение второго столбца которых..
Пошаговое руководство: начало работы с библиотекой Pandas
Краткое руководство по библиотеке Pandas в Python
Введение
Если вы наткнулись на эту статью, когда просматриваете Интернет или намеренно ищете информацию об аналитике данных и библиотеке Pandas, надеюсь, вы попали в нужное место.
Недавно коллега спросил, знаком ли я с библиотекой анализа данных и нуждаюсь ли я в помощи, чтобы понять, как ее использовать для анализа данных. В то время я не был знаком с этой библиотекой, но решил быстро ознакомиться с ней, так как понимаю растущую..
