Публикации по теме 'pandas'


Эта ошибка Pandas стоила мне в 27 раз больше времени, чем предполагалось!
Правильное решение было на 3 символа больше. Я работал над ресурсоемким приложением с пандами в качестве основного инструмента. Конкретный раздел исходного кода занимал слишком много времени для заданного размера входных данных и выполняемых операций. Я просматривал его несколько раз и все еще не мог найти узкое место, но когда я это сделал, я был удивлен. Давайте обсудим это подробно. Узкое место df[~df[columns].isna()] # columns is a list of column names Этот код pandas..
Модель машинного обучения для прогнозирования выживания на Титанике [Pt. 1]
Основы машинного обучения: расследование гибели Титаника Kaggle — это платформа онлайн-сообщества для специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения. Kaggle позволяет пользователям публиковать наборы данных, использовать ноутбуки со встроенным графическим процессором и соревноваться с другими учеными в решении задач обработки данных. Изначально эта онлайн-платформа призвана помочь профессионалам и учащимся достичь своих целей в области науки о данных с помощью мощных..
Пять убийственных методов оптимизации, которые должен знать каждый пользователь Pandas
Раскрытие силы панд с помощью этих методов оптимизации. Поскольку объем данных, с которыми мы имеем дело, продолжает расти, как никогда важно оптимизировать наши процессы анализа данных. Вот тут и приходит на помощь Pandas. Pandas — это мощная библиотека анализа данных для Python, которая обеспечивает высокую производительность…
Малоизвестные особенности Pandas
Мы расскажем о некоторых функциях, о которых вы, возможно, не узнали во вступительных и промежуточных видеороликах и статьях. Давайте начнем. Вы можете получить набор данных для использования с кодом ниже. Вы также можете использовать функцию Describe() для анализа нечисловых признаков По умолчанию функция pandas description() быстро генерирует сводку описательной статистики только для числовых значений в наборе данных. Однако эта чрезвычайно полезная функция Pandas также..
Усовершенствуйте свои API с помощью экспорта в CSV и Excel (FastAPI/Pandas)
Python — один из самых популярных языков для аналитики и науки о данных. Однако после того, как вы создали свою модель анализа или машинного обучения, вам понадобится способ, которым другие люди смогут получить к ней доступ. Часто лучший способ предоставить такой доступ — предоставить API. Хотя данные из API почти всегда возвращаются в формате JSON, у вас может возникнуть необходимость предоставить их в другом формате, таком как прямая загрузка в CSV или XLSX. Разрешение данным из..
Повышение эффективности исследовательского анализа данных с помощью LLM
Опыт специалиста по данным с использованием Pandas DataFrame Agent Toolkit из библиотеки LangChain Я не могу не быть поражен всем новым программным обеспечением и библиотеками ИИ, которые выходят через день. Кажется, что все можно решить с помощью волшебного прикосновения ChatGPT, Midjourney и миллиона других инструментов, основанных на больших языковых моделях. Помните, сколько времени у нас ушло от использования MatLab до Theano, TensorFlow и PyTorch? Попрощайтесь с нормальной..
Манипуляция данными
Понимание обработки данных с помощью Python - библиотека Pandas Сегодня я сосредоточусь на обработке данных с помощью Python и на том, почему это важно для науки о данных. Что такое манипуляция данными? Итак, первый вопрос - что такое манипулирование данными. Проще говоря, это процесс упорядочения данных. Давайте сосредоточимся на том, что такое данные. Данные - это набор значений. Рассматривая эти наборы ценностей, вы можете узнать больше о конкретной вещи. В процессе..