Публикации по теме 'pandas'
От нуля до героя панд: полное руководство по пандам для науки о данных
Если вы хотите изучить анализ данных с помощью Python, вы, вероятно, слышали о Pandas. Pandas — мощная и популярная библиотека, предоставляющая простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для Python. В этой статье мы проведем вас с нуля до героя Pandas, охватив все основы Pandas для науки о данных.
Начало работы с пандами
Прежде чем мы погрузимся в Pandas, нам нужно убедиться, что он у нас установлен. Самый простой способ сделать это — использовать pip,..
Помимо Pandas: как Polars повышает производительность и ускоряет аналитику
Работаю в сфере аналитики более 4 лет. На протяжении всей своей карьеры аналитика я полагался на Pandas во всех своих задачах по обработке данных и обработке данных. Без сомнения, это был бесценный актив из-за его гибкости и простоты использования.
Однако по мере роста масштабов и сложности моих проектов я начал замечать некоторые ограничения Pandas, особенно при работе с большими наборами данных. Именно тогда я случайно наткнулся на Polars, молниеносную библиотеку для обработки..
Проект данных: авиакатастрофы — Часть 2
Очистка, обработка и анализ данных
Привет, как дела? Во второй части проекта данных я расскажу об очистке и обработке данных, собранных с помощью парсинга, как показано в первой статье.
Для выполнения этой задачи мы будем использовать библиотеку Pandas в блокноте JupyterLab. Стоит отметить, что все три этапа данной работы разрабатывались в JupyterLab.
Понимание данных
Импорт данных и Dataframe.
2. Проверка количества и разнообразия данных в каждом столбце...
Основные вещи, которые вы должны уметь делать с помощью Pandas✨
Концепции Pandas, которые вы должны знать, чтобы пройти собеседование по кодированию и преуспеть в своем путешествии по науке о данных.
Это 3 концепции, которые я считаю наиболее важными, когда речь идет о Pandas.
1. Знайте, как использовать метод «применить»
Этот метод в основном позволяет вам «применять» определенные указанные операции к вашему фрейму данных. Либо это может быть на всем фрейме данных, либо на некоторых выбранных столбцах.
Это удобно, особенно когда вы хотите..
Как экспортировать фрейм данных Pandas в CSV
В этом посте мы рассмотрим, как записывать DataFrames в файлы CSV.
Короткий ответ
Самый простой способ сделать это:
df.to_csv('file_name.csv')
Если вы хотите экспортировать без индекса, просто добавьте index=False ;
df.to_csv('file_name.csv', index=False )
Если у вас есть UnicodeEncodeError , просто добавьте encoding='utf-8' ;
df.to_csv('file_name.csv', encoding='utf-8')
Резюме по Pandas DataFrame
Pandas DataFrames создают структуру данных Excel с помеченными осями..
Сводные таблицы в Pandas и обработка мультииндексных данных с практическими примерами в Python
Узнайте, как повернуть Pandas DataFrame и получить ценную информацию
Сводная таблица — это инструмент манипулирования данными, который перестраивает таблицу и иногда объединяет значения для упрощения анализа.
В этой статье мы рассмотрим функцию Pandas pivot_table и то, как использовать различные параметры, которые она предлагает. Мы рассмотрим реальный набор данных от Kaggle, чтобы проиллюстрировать, когда и как использовать функцию pivot_table.
Преимущества сводной таблицы
Вы..
5 причин, почему Pandas — лучшая библиотека для науки о данных в Python
Введение:
Если вы специалист по данным, использующий Python, вы, вероятно, слышали о библиотеке pandas. Но вам может быть интересно, почему он так популярен среди ваших сверстников. В этом посте мы рассмотрим 5 основных причин, по которым pandas — лучшая библиотека для обработки данных в Python.
Причина 1: обработка данных стала проще
Одной из самых трудоемких задач в науке о данных является обработка данных, которая относится к процессу очистки, преобразования и..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..