Guest
▪ -подписывайтесь на наш телеграм анализ данных на Python, где мы Data Science обучаем на практике. ▪ - маст-хэв папка для всех, кто интересуется машинным обучением. ▪ вот ссылка на документ “Изучаем Pandas“, где есть абсолютно всё про Pandas — ▪ - код из видео ▪ - Python Pandas как создать dataframe Pandas - это библиотека в языке программирования Python, которая предоставляет гибкие и удобные инструменты для анализа и обработки данных. Библиотека базируется на структурах данных, называемых “DataFrame“, которые представляют собой таблицы с метками строк и столбцов. Вот некоторые основные операции, которые можно выполнять с помощью Pandas для анализа данных: 1. Загрузка данных: Pandas позволяет загружать данные из различных источников, таких как CSV-файлы, базы данных или веб-сайты. 2. Очистка данных: Pandas предоставляет функции для обработки отсутствующих данных, удаления дубликатов, изменения типов данных и других операций для очистки наборов данных. 3. Индексация и выборка: Pandas позволяет выполнять операции индексации и выборки для получения нужных столбцов и строк из DataFrame. 4. Фильтрация данных: Pandas позволяет применять фильтры к данным на основе заданных условий. 5. Агрегирование данных: Pandas предоставляет функции для группировки и агрегирования данных, что позволяет суммировать, усреднять или выполнять другие операции над группами данных. 6. Визуализация данных: Pandas интегрируется с библиотеками визуализации, такими как Matplotlib и Seaborn, что позволяет строить различные графики и диаграммы для анализа данных. 7. Сохранение данных: Pandas позволяет сохранять измененные или анализированные данные в различных форматах, таких как CSV, Excel, SQL-базы данных и другие.
