Публикации по теме 'pandas-dataframe'
Параллельная обработка в Pandas
Pandarallel — это инструмент Python, с помощью которого можно распараллелить различные операции с фреймами данных. Это синоним Pandas при параллельной обработке. Это простой способ ускорить вычисления, когда мы используем pandas. Первый выпуск этой библиотеки вышел в марте 2019 года.
Когда мы используем функции Pandas DataFrames, такие как «apply()» или любые другие методы, обработка происходит на одном ядре ЦП, даже если у нас доступно несколько ядер. Функция применения по своей..
Глава 2: Комплексный проект машинного обучения
Обзор практического машинного обучения с помощью Scikit-Learn, Keras и Tensorflow Орельена Жерона
Резюме
В этой главе основное внимание уделяется работе над полным проектом машинного обучения. В частности, автор предлагает вымышленную ситуацию, в которой вы поручили проекту предсказать стоимость домов в Калифорнии, чтобы ваша компания могла улучшить свою текущую инвестиционную стратегию.
Получение и оценка ваших данных
Итак, для этого вы начинаете настраивать конвейер, чтобы вы..
Панды с нуля для Data Science
Вступление
Машинное обучение становится горячей темой для технократов, которые хотят сделать карьеру. Один из первых шагов для начала работы с моделью анализа данных / машинного обучения - получение данных и их формирование наиболее подходящим и организованным способом. Теперь, оставив неструктурированные данные в стороне, структурированные данные доступны во многих формах, таких как файл CSV (значения, разделенные запятыми), лист Excel, файл JSON (нотация объектов JavaScript) и т. Д...
Упражнения для привыкания к пакету Pandas - урок
Изучение панд
панды и DataFrames
Поскольку вы используете pandas, первая строка, которую вам нужно будет записать в (почти) всех ваших блокнотах, это
import pandas as pd
В пандах DataFrame - это таблица. В DataFrame можно делать много вещей: суммировать по столбцу, строить гистограмму, создавать сводную таблицу…
Для начала просто напишите «pd.» В пустой ячейке и используйте сочетание клавиш Tab , чтобы увидеть все доступные функции в пандах. Вы будете
Создание фреймов..
Управление форматом даты с помощью Pandas
Работа с датами таит в себе очень неприятные сюрпризы из-за различных форматов, которые они могут принимать. В этой короткой статье мы увидим, как выбрать формат, который мы предпочитаем, благодаря библиотеке Python pandas .
Европейский или американский?
Здесь мы решаем извечный вопрос: европейский или американский формат? Когда мы пишем 03.02.2010, мы хотим указать 2 марта или 3 февраля?
В отличие от того, что происходит в Excel, формат дат в pandas не зависит от настроек..
Начните с панд за 5 минут
Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, построенная на основе библиотеки NumPy. Это пакет Python, который предлагает различные структуры данных и операции для управления числовыми данными и временными рядами.
Он в основном популярен для упрощения импорта и анализа данных. Pandas быстр и обладает высокой производительностью и производительностью для пользователей.
Библиотека NumPy, которая предоставляет объекты для многомерных массивов, pandas предоставит объект 2d таблицы..
Анализ данных с использованием Pandas и NumPy в Python
Pandas — это пакет Python с открытым исходным кодом, который широко используется для анализа данных и машинного обучения. Pandas построен на другом пакете под названием Numpy, который обеспечивает поддержку многомерных массивов.
Эти библиотеки обеспечивают действительно быстрый и эффективный способ управления данными и их изучения. Они помогают нам создавать Series и DataFrames для эффективного представления данных и управления ими различными способами.
Pandas предоставляет широкий..
