Публикации по теме 'pandas'


Pandas GroupПо приложениям, которые должен знать каждый
Если вы работали с данными с помощью Python, скорее всего, вы столкнулись с Pandas. Pandas — мощная библиотека для манипулирования данными, и одним из ее наиболее универсальных инструментов является функция groupby . В этой статье мы рассмотрим некоторые практические применения groupby , которые могут улучшить ваш анализ данных и дать вам ценную информацию. Введение в GroupBy Прежде чем мы углубимся в конкретные приложения, давайте кратко разберемся, что делает groupby . По..
Использование нейронных сетей графов вместо фреймов данных в Python: раскрытие потенциала
Привет! У меня был большой опыт наблюдения за быстрой эволюцией инструментов анализа данных. Сегодня давайте углубимся в мир графовых нейронных сетей (GNN) и Python DataFrames, изучим их использование и поймем, когда один может иметь преимущество над другим. Этот блог предназначен не только для того, чтобы дать типичный обзор; речь идет о том, чтобы нарисовать полную картину, связать примеры и фрагменты кода Python, поделиться историями успеха и представить вам новую, увлекательную..
Часть 1 — Введение в машинное обучение
В моделях машинного обучения — это компьютерные алгоритмы, которые используют данные для оценок (обоснованных предположений) или решений. Алгоритм машинного обучения использует данные, чтобы лучше справляться с конкретной задачей. Модели машинного обучения (функции/программы) формируются на основе данных, в отличие от традиционных/старых моделей, которые запрограммированы экспертом. Модель как функция, которая принимает данные в качестве входных данных и производит выходные данные...
Изучение Pandas за считанные минуты (часть 1 — Основы)
Pandas — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая широко используется для анализа данных и задач машинного обучения. Он предлагает структуры данных и операции для работы с числовыми таблицами и временными рядами. Наиболее известной структурой данных Pandas является DataFrame , двумерная структура данных, выровненная в табличном виде по строкам и столбцам.
Python Pandas to Polars: фильтрация данных
Возможно, вам придется скоро совершить переход Я восхищаюсь пандами. Я использую его с первого дня, когда начал изучать науку о данных. Pandas было более чем достаточно для большинства моих задач по очистке, предварительной обработке и анализу данных. Единственная проблема, с которой я столкнулся с пандами, — это работа с большими наборами данных. Pandas выполняет аналитику в памяти, поэтому его производительность начинает снижаться, когда размер данных становится очень большим...
Найдите товары со скидкой из большого количества данных о продуктах с помощью pandas
Использование pandas более эффективно, чем использование цикла for Предположим, мы сканируем данные о продуктах бизнеса электронной коммерции, таких как одежда, обувь, книги, мобильные телефоны, компьютеры и т. д. Мы хотим знать, какие продукты в этих данных упали в цене и как действовать? Мы можем использовать библиотеку pandas , чтобы отфильтровать его. Как показано на рисунке ниже, это данные о продукте веб-сайта электронной коммерции: Данные о товарах сканируются один..
Нерассказанное использование .loc в Pandas: недостающее руководство по расширенным операциям с данными
Метод .loc в Pandas — один из самых мощных, но часто упускаемых из виду методов . Он обеспечивает гибкий и точный путь к следующему в одной строке кода. доступ к данным фильтровать данные манипулировать данными К сожалению, многие начинающие аналитики данных или специалисты по работе с данными не осознают его истинный потенциал, что приводит к неэффективной обработке данных или написанию излишне длинного кода, который быстро приводит к ошибкам. Метод .loc в Pandas — очень..