Публикации по теме 'pandas-dataframe'


Руководство разработчиков продукта по настройке данных для ИИ. Часть 3. Объединение нескольких фреймов данных.
TL; DR В качестве шага к обработке данных узнайте, как объединить несколько наборов данных вместе и проанализировать историю, лежащую в основе данных. Контур Вступление Прежде чем мы начнем Объединение всех данных Подписки по электронной почте Заключение Вступление В настоящее время продукты обычно интегрируют ИИ во многие приложения или функции. В этом руководстве мы рассмотрим, как ИИ используется в маркетинговых кампаниях по электронной почте, и начнем с объединения..
Мастер сводных таблиц с пандами, как в Excel
Так естественно использовать сводные таблицы в Excel. Давайте сделаем то же самое с Pandas, ответив на три бизнес-вопроса. В Excel я создал бесчисленное количество сводных таблиц. Это один из моих любимых инструментов для быстрого анализа набора данных. Это одна из самых мощных функций обработки данных в нашем распоряжении. Тогда необходимо овладеть им. Как мы можем сделать то же самое в Pandas? Давайте потренируемся, ответив на три конкретных вопроса об этом наборе данных...
Используйте to_string(), чтобы остановить Python от скрытия тела напечатанных фреймов данных
Панды за 3 минуты Используйте to_string(), чтобы остановить Python от скрытия тела напечатанных фреймов данных Что мы должны сделать, чтобы увидеть весь напечатанный фрейм данных после выполнения скрипта Python? Иногда выполнение скрипта Python без сообщений об ошибках — не единственная задача процесса отладки. Нам нужно убедиться, что функции выполняются должным образом. Типичным этапом исследовательского анализа данных является проверка того, как выглядят данные до и после..
Pandas Data Frame 101: фильтрация данных, loc и iloc
Эта статья является продолжением первой, в которой мы узнали, как создавать фреймы данных и загружать данные в фреймы данных из файлов CSV и Excel . В сегодняшнем уроке мы узнаем, как выбирать данные из фрейма данных. Давайте загрузим данные об акциях из Yahoo Finance, щелкнув ссылку для загрузки на странице, которая позволит вам загрузить данные в виде файла CSV. Это исторические данные по акциям S&P 500. Я переименовал файл в stocks.csv. Начнем с импорта панд и загрузки данных..
Библиотека панд — Часть 1
Pandas — это библиотека Python, используемая для работы с наборами данных. Он имеет функции для анализа, очистки, изучения и манипулирования данными. Он построен поверх NumPy. Есть много статей об огромном количестве методов и атрибутов библиотеки, обычно используемых в библиотеке. В этой статье мы в первую очередь рассмотрим менее изученные детали структур данных, которые мы используем в библиотеке: ряды и фреймы данных. Серия Серия по сути является массивом NumPy, однако, в..
Наука о данных, проект машинного обучения на наборе данных Titanic.
Резюме проекта В этом проекте я исследовал Titanic Data с помощью библиотек Python, таких как NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, SciPy и Scikit-learn. Информация о наборе данных или словаре данных и примечания к переменным Неудачная гибель крупнейшего корабля под названием «Великий Титаник» является одним из крупнейших кораблекрушений в мировой истории. Во время плавания кораблей 15 апреля 1912 года Титаник затонул после столкновения с огромным айсбергом, в результате чего..
ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ PANDAS
В реальном мире наборы данных грязные. Эти данные необходимо обработать перед анализом данных. Предварительная обработка данных - один из важнейших этапов анализа данных. Самый трудоемкий этап для специалистов по обработке данных - это предварительная обработка данных. Pandas - одна из самых важных библиотек Python. В этом посте я расскажу о библиотеке Pandas. Pandas - отличная библиотека для предварительной обработки данных. Pandas часто использует библиотеки, такие как NumPy и..