Публикации по теме 'pandas'


Быстрое погружение в Pandas для науки о данных
Pandas - это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy . Это позволяет выполнять быстрый анализ, а также очистку и подготовку данных. Легко представить себе Pandas, просто взглянув на него как на версию Microsoft Excel для Python. Что мне нравится в Pandas, так это то, что он может хорошо работать с данными из самых разных источников, таких как; Лист Excel, файл csv, файл sql или даже веб-страницу. Установка Pandas Если у вас есть Anaconda , вы..
Pandas Beyond Numbers: работа с текстовыми данными
Объяснил на примерах. Pandas - это наиболее широко используемая библиотека Python для анализа и обработки данных. Поскольку данные не всегда поступают в чистом числовом представлении, библиотека анализа данных должна иметь возможность обрабатывать данные в любом формате. Pandas делает это и делает это хорошо. В этом посте мы рассмотрим возможности Pandas с текстовыми данными (т.е. строками). Начнем с типов данных для текстовых данных. Объект против строки До pandas 1.0 для..
Представляем Kiwis: набор инструментов для обработки данных в JavaScript 🥝
Я очень рад представить вам Kiwis 🥝, библиотеку для обработки данных, которую я создал на JavaScript. Но прежде чем мы углубимся в это, позвольте мне рассказать вам немного о себе. Я французский 22-летний студент факультета журналистики с опытом работы в области компьютерных наук и веб-разработки . В нашей работе дата-журналистам, таким как я, часто приходится манипулировать данными, чтобы извлекать истории и создавать интерактивные диаграммы в Интернете. Для этого большинство из..
Извлечение данных с помощью Pandas
Рабочий процесс машинного обучения обычно начинается с очистки данных, затем моделирования и, наконец, развертывания. Между моделированием и развертыванием также выполняется настройка модели, позволяющая повысить точность модели машинного обучения по сравнению с моделью без настройки. Во время процесса очистки данных нам необходимо извлечь данные из источника из первых рук, прежде чем мы сможем что-либо сделать с данными. Этот процесс также предотвращает случайное изменение реального..
Как я использовал Pandas для автоматизации очистки файлов Excel с помощью Python
13 методов, которые вы можете использовать, чтобы избежать повторения задач в Microsoft Excel, одновременно повышая квалификацию в Python и экономя время назад. Впервые я начал изучать Python чуть более года назад на моей предыдущей должности аналитика данных. Компания, в которой я тогда работал, была посвящена Excel. Каждый месяц мне приходилось чистить и объединять около 100 разных файлов, собранных со всех уголков земного шара - как вы понимаете, это был кошмар! Из-за характера..
Узнайте, как освоить функцию groupby в Python прямо сейчас
GroupBy в Pandas намного сложнее и мощнее, чем groupby в SQL. Одной из популярных функций пакета Pandas является функция группировки. Я считаю, что почти каждый, кто использовал Pandas раньше, также должен использовать функцию groupby. Он так популярен, потому что эффективно дает обобщенные, но подробные результаты. Как описано в документе пакета Pandas, Под «группировкой по» мы подразумеваем процесс, включающий один или несколько из следующих шагов: Разделение данных на..
Простой учебник по прогнозированию вероятности сердечного приступа с использованием алгоритмов машинного обучения
Могут ли машины учиться так же, как люди? Если это возможно, будет ли это угрозой для человечества? Возможно, вы видели фильмы и шоу на тему апокалипсиса, такие как сериал «Терминатор» или «Мир Дикого Запада», в которых разумные машины становятся разумными и в конечном итоге восстают против людей. Станут ли когда-нибудь такие сценарии реальностью в будущем? Никто не знает наверняка. Независимо от того, неизбежен такой результат или нет, вы должны понимать, что машины могут учиться..