Часть-1 Начнем с того, с чего мы ушли в 1-й части. В этой части мы обсудим нарезку/нарезку, слияние/объединение, агрегацию и применение функций. Следуем тому же правилу, что и в прошлый раз, для лучшего понимания читайте комментарии в блоке кода. Блокнот Jupyter Начнем с загрузки данных снова: Подмножество строк на основе условий Часто мы хотим выбрать строки, которые удовлетворяют некоторым заданным условиям. Например, выбрать все ордера, где Продажи › 3000,..

Шаг 1. Подключение Google Диска к блокноту Colab По умолчанию панель файлов выглядит так — Запустите следующий код, чтобы импортировать G Drive: from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') Предоставьте Google разрешение на доступ к вашим файлам на G Drive После нажатия «Разрешить» G Drive будет смонтирован. Нажмите на значок обновления файлов (красный прямоугольник), чтобы просмотреть папки и файлы G Drive. Теперь файлы, хранящиеся на диске..

Pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом, широко используемая для обработки и анализа данных. Он предоставляет эффективные структуры данных и функции, которые позволяют пользователям эффективно манипулировать структурированными данными и анализировать их. Обладая обширными возможностями, Pandas бесценен для таких действий, как очистка данных, предварительная обработка, обработка и исследовательский анализ данных. Основными структурами данных в Pandas являются Series и..

Раскрывая секреты функций merge(), join(), concat() и append()! В захватывающем мире науки о данных четыре волшебных заклинания — merge(), join(), concat() и append() — держат ключ к освоению слияния данных! 🔗✨ Присоединяйтесь ко мне в эпическом путешествии, где мы раскроем секреты этих могущественных заклинаний! 🧙‍♂️💻 Будьте готовы улучшить свои навыки работы с данными, как никогда раньше! Раскройте магию объединения данных 🧙‍♀️🔮 1. Слияние() и Соединение()..

Python — отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы ориентированных на данные пакетов Python. Pandas — один из тех пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных. Pandas — это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, построенный на основе языка программирования Python . Создание Pandas Dataframe может быть достигнуто несколькими способами. В этом..

Учебник по науке о данных Анализ данных с пандами Руководство по анализу данных с помощью Pandas. Pandas — одна из самых важных библиотек Python. Вы можете использовать Pandas для анализа данных и предварительной обработки данных. В этом посте я рассмотрю следующие темы: Загрузка набора данных Изучение набора данных Выбор с помощью методов loc и iloc Сортировка Работа с сериями Фильтрация Группировка Давайте погрузимся! Tirendaz Academy..