Публикации по теме 'pandas-dataframe'
Начало работы с Pandas: изучите наиболее часто используемые части Pandas
Если вы новичок в Pandas, вот наиболее часто используемые функции Pandas, которые помогут вам начать работу с библиотекой Pandas.
Ссылка на документацию pandas здесь
1. Импорт панд
Первое и самое главное - импортировать панд
# Import pandas
import pandas as pd
2. 2 типа наборов данных — Dataframe и Series
В пандах есть 2 типа наборов данных.
Ряд
#To create a series of three different colours
colors = pd.Series(["Red","Blue","Green"])..
Подход к обработке пропущенных значений
Подробное руководство, в котором объясняется, как найти пропущенные значения и что делать с ними.
Почему необходимо иметь дело с отсутствующими данными?
В большинстве случаев в данных, поступающих из реального мира, отсутствует значительный объем информации. Отсутствию каждого значения может способствовать множество факторов. Некоторые данные могли быть утеряны или повреждены, или могут быть другие, более частные причины. Точность вашей модели пострадает из-за отсутствия некоторых..
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..
Полное руководство по Pandas DataFrames в Python
Наиболее распространенные операции с фреймами данных
DataFrames — это мощная и широко используемая структура данных в анализе данных и машинном обучении. Они позволяют нам хранить и обрабатывать данные в табличном формате, что упрощает выполнение таких операций, как фильтрация, сортировка и агрегирование.
Развертывание проекта машинного обучения в Streamlit с помощью gspread: публикация данных CSV в качестве веб-сайта…
Крайне важно развертывать проекты машинного обучения с удобными интерфейсами, если вы хотите делиться идеями и демонстрировать результаты. В этом уроке мы рассмотрим, как настроить проект машинного обучения с помощью gspread, пакета, упрощающего взаимодействие с Google Sheets, и Streamlit, популярного набора инструментов Python для создания интерактивных веб-приложений. Вы можете узнать, как загрузить файл CSV в электронную таблицу Google и опубликовать его как веб-страницу, следуя этим..
Простое руководство по Pandas в Python
Простое руководство по Pandas в Python
Pandas — очень известная и полезная библиотека Python.
Расшифровывается как «Библиотека анализа данных Python». Он очень часто используется в науке о данных из-за его богатой функциональности. Он предоставляет очень быстрые, гибкие и выразительные структуры данных.
Панды позволяют нам импортировать данные из форматов man-файлов, например csv ( файлы, разделенные запятыми), excel, файлы JSON.
Это позволяет выполнять множество функций,..
Серия Python Pandas (часть 1)
Python Pandas — это мощная библиотека, которая широко используется для обработки и анализа данных. Он предоставляет высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных для обработки и манипулирования числовыми таблицами и данными временных рядов.
В этом блоге мы изучим основы Python Pandas и узнаем, как использовать его для обработки и анализа данных.
Создание фрейма данных
DataFrame – это двумерная таблица данных со строками и столбцами. Это основная..
