Публикации по теме 'pandas-dataframe'
Pandas Lesson1: создание, чтение и письмо
Pandas — один из популярных модулей в Python. Чтобы использовать модуль, он обычно начинается со следующего кода для вызова модуля.
import pandas as pd
Создание данных с помощью Pandas
Мы используем функцию DataFrame для создания таблицы, и код будет
pd.DataFrame(
{
'Apple':[20,30],
'Grava':[10,30]
}
)
Результат будет
Если данные строкового типа, то код будет
pd.DataFrame(
{
'Apple':['US','Japan'],
'Grava':['Taiwan','Japan']
}
)..
Важные функции Pandas для анализа данных.
Pandas — это мощная и гибкая библиотека Python для анализа данных и обработки данных с открытым исходным кодом. Он широко используется для анализа, очистки и предварительной обработки данных в различных областях, включая финансы, науку и инженерию.
Главной особенностью Pandas являются его структуры данных, объекты Series и DataFrame . Ряд — это одномерный помеченный массив, способный содержать данные любого типа, а DataFrame — это двумерная помеченная структура данных со..
Мой путь специалиста по данным — Pandas
После изучения основ NumPy на прошлой неделе я решил начать изучать Pandas!
Глава, посвященная пандам, была очень подробной, поэтому я не буду включать здесь все, а только те темы, которые мне показались важными.
Объекты панд
Объекты Pandas — это просто улучшенные версии структурированных массивов NumPy, в которых строки и столбцы идентифицируются метками, а не целочисленными индексами. Тремя фундаментальными структурами данных Pandas являются Series, DataFrame и Index.
Объект..
ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ПАНДАМ
ПОДРОБНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ПАНДАМ
Учебное пособие PANDAS (от А до Я)
В библиотеке Pandas есть множество удивительных техник. Кроме того, если вы заинтересованы в изучении машинного обучения, предварительная обработка данных является ключевым этапом разработки модели. Этот этап также требует глубокого понимания библиотеки pandas, которая используется для предварительной обработки данных, поскольку хорошие данные приводят к более точной модели машинного обучения.
Добавьте эту страницу..
Шпаргалка данных, на которую могут положиться консультанты
Надежная шпаргалка для консультантов по данным.
Я использую и изучаю Python уже более года, и если вы хотя бы отдаленно знакомы с Python, вы знаете, что его изучение никогда не прекращается. Или, точнее, улучшение и оптимизация вашего кода с помощью новых приемов/пакетов никогда не прекращается. Всегда есть новая библиотека/пакет или новая функция, которую можно использовать по-разному. Тем не менее, есть довольно много случаев, когда вы обнаружите, что делаете одно и то же снова и..
Как стилизовать ваш фрейм данных Pandas, как в Excel
Давайте рассмотрим основы: форматирование, выделение ячеек, встроенные полосы и градиенты.
Мне нравится представлять данные с помощью различных типов визуализации. Они полезны для меня в передаче сообщения или информации.
Но давайте сразу к делу: большинство ваших стейкхолдеров по-прежнему предпочитают таблицы. И мы должны принять это, чтобы извлечь из этого максимум пользы.
Форматирование и улучшение таблиц естественны для пользователей Excel.
Как мы можем сделать то же самое в..
Развертывание моделей машинного обучения Scikit-Learn с Flask
Если вы энтузиаст машинного обучения и пользователь Python, вы наверняка слышали о Scikit-Learn. Это библиотека с открытым исходным кодом для прогнозного анализа данных, основанная на известных библиотеках и пакетах Python, таких как Numpy, Scipy и Matplotlib. Scikit-Learn упрощает пользователям создание, обучение и проверку моделей.
Здесь я не буду освещать сложные темы Scikit-Learn или анализ данных с помощью причудливых графиков. Существует множество полезных и всеобъемлющих..
