Некоторые операции, такие как df.merge, не сохраняют порядок столбцов в результирующем фрейме данных, или иногда мы хотим применить различные операции к фрейму данных, который в конечном итоге преобразуется в новый фрейм данных с дополнительным столбцом или изменением типов данных некоторых столбцов. И если мы хотим загрузить данные фрейма данных в таблицу SQL, одна из проблем, с которыми мы сталкиваемся при этом, заключается в создании соответствующей таблицы в вашей базе данных для..

Усильте свой навык Pandas с помощью этого практического руководства Pandas - незаменимый пакет для инженеров по обработке данных, аналитиков данных и специалистов по обработке данных. Pandas - это простая в использовании библиотека пакетов Python для обработки и анализа данных. Если вы уже знакомы с SQL или даже с Ms Excel, вам не составит труда привыкнуть к функциям в пандах. Pandas имеет часто используемый формат данных, называемый DataFrame. Pandas DataFrame - это 2D-структура..

Праздничное свидание с пандами Во время недавней работы над проектом мне пришлось работать с данными временных рядов за год. Я хотел добавить столбцы, указывающие, была ли конкретная дата праздником, а также хотел подсчитать количество дней от предыдущего праздника и дней до следующего праздника. Для человека, относительно плохо знакомого с Python, это было немного сложно. Однако после некоторого исследования в Интернете я обнаружил, что это довольно просто, и решил поделиться. Вот..

Более простой способ импортировать, переупорядочивать, объединять и индексировать данные из нескольких текстовых файлов вместе с экспортом объединенных данных. Я предполагаю, что вы уже знаете, как импортировать данные из одного файла данных. Если не беспокойтесь, мы с этого и начнем. Импортировать данные в Python можно двумя способами: Импорт вручную: в случае JupyterLab можно просто импортировать данные, перейдя в браузер файлов (Ctrl + Shift + F) и щелкнув файл, который нам..