Публикации по тегам dataframes

Публикации по теме 'dataframes'

Попрощайтесь с пандами : знакомство с полярами

Молниеносная библиотека DataFrame для Python Polars — это высокопроизводительная библиотека DataFrame для управления структурированными данными. Ядро написано на Rust, но библиотека доступна на Python, Rust и NodeJS. Его ключевые особенности: Быстро : Polars написан с нуля, разработан близко к машине и без внешних зависимостей. Ввод-вывод : первоклассная поддержка всех распространенных уровней хранения данных: локального, облачного хранилища и баз данных. Простота в..

PandasAI: диалоговые кадры данных

Pandas — это популярная библиотека для обработки и анализа данных в Python, а с помощью PandasAI в Pandas можно добавить возможности искусственного интеллекта. Одной из основных особенностей pandas-ai является функция run , которая позволяет вам задавать вопросы о ваших данных, используя естественный язык. В этой статье мы рассмотрим, как использовать PandasAI, чтобы задавать вопросы о наборе данных Car Evaluation. В частности, мы будем задавать вопросы об уровне приемлемости..

Аналитика внутри базы данных Netezza в Python — Часть 2: Аналитика

Настоящая статья является продолжением серии, описывающей IBM Netezza In-Database Analytics на Python. В первой статье была описана установка пакета nzpyida и использование двух его основных компонентов: IdaDataBase и IdaDataFrame . Также было показано, как установить очень полезный инструмент для запуска кода Python под названием Jupyter Notebook . Обладая этими знаниями, теперь мы можем сосредоточиться на анализе базы данных. Установление соединения с базой данных..

4 функции Pandas для поэлементного сравнения фреймов данных

Объяснил на примерах. Pandas DataFrames — это двумерные структуры данных с помеченными строками и столбцами. Иногда нам нужно выполнить поэлементное сравнение двух DataFrames. Например: Обновите значения в DataFrame, используя значения в другом. Сравните значения и выберите большее или меньшее значение. В этой статье мы изучим четыре разные функции Pandas, которые можно использовать для таких задач. Мы также приведем примеры, чтобы лучше понять разницу и сходство между..

Установить операции с Python DataFrames

Мы часто выполняем операции соединения, объединения, различия, пересечения и т. д. между кадрами данных Python. На протяжении всего моего пути к науке о данных понимание концепций теории множеств помогло мне эффективно выполнять эти задачи. В этой статье я хотел бы использовать теорию множеств для реализации операций DataFrame. Тема обсуждения! 1. Основы «теории множеств» и «диаграмм Венна». 2. Операции с множествами на кадрах данных 3. Заключение 1. Основы «теории..

8 мощных функций Vaex DataFrame, о которых вы могли не знать

Vaex — невероятно мощная библиотека DataFrame на Python, способная обрабатывать сотни миллионов или даже миллиардов строк в секунду без загрузки всего набора данных в память. Это делает его особенно полезным для исследования, визуализации и статистического анализа больших наборов данных, которые превышают доступную оперативную память одной машины. Однако дело не только в скорости, но и в удобстве и простоте использования. В этой статье мы рассмотрим 8 мощных и удобных функций,..

Панды: разные способы создания DataFrame

Дорогие друзья, в этой истории мы рассмотрим различные способы создания DataFrame панд. Различные способы создания DataFrame: - Использование CSV Использование Excel Из словаря Python Из списка кортежей Из списка словаря 1.) Использование CSV Итак, давайте запустим Jupyter notebook, вы можете использовать pycharm, spyder в любой IDE, какой захотите. но мне нравится блокнот Jupyter, потому что он отлично подходит для визуализации данных. У меня уже есть файл CSV с данными о..