Публикации по теме 'pandas'


Простое обучение! Что такое линейная регрессия?
В этой статье я собираюсь объяснить регрессию простым способом и попытался объяснить основные сегменты регрессионного анализа. Так что, если вы никогда раньше не сталкивались с регрессией, эта статья будет вам полезна; однако, даже если вы это сделали, я считаю, что подхожу к вещам с другой точки зрения и решаю сделать их более интуитивными. Таким образом, вы можете найти информацию, которая все еще весьма полезна для вас. Пожалуйста, поделитесь им с друзьями и сохраните его как..
Pandas & Python Tricks для науки о данных и анализа данных   —  Часть 4
Это четвертая часть моих трюков с Pandas & Python. Введение Пару дней назад я поделился некоторыми хитростями Python и Pandas , чтобы помочь аналитикам данных и специалистам по данным быстро освоить новые ценные концепции, о которых они могут не знать. Это также часть коллекции трюков, которыми я ежедневно делюсь в LinkedIn . Панды Изменить тип данных столбцов Неправильный формат данных — распространенная проблема при работе с реальными 🌏 данными. Например, у вас может быть..
Обработка отсутствующих данных в Pandas
Подробное руководство с примерами кода Данные часто приходят с отсутствующими значениями или значениями NaN в Pandas. Отсутствующие данные могут стать проблемой при выполнении статистического анализа и построении прогностических моделей. При неправильном обращении отсутствующие данные могут привести к неправильным результатам и потере информации. В этом посте мы рассмотрим различные способы обработки отсутствующих данных в Pandas…
Еще 10 трюков Pandas для обработки данных
В этой небольшой статье я составил список из десятки идей, которые, по моему мнению, принесут пользу всем, кто работает с Pandas . Эти идеи полностью основаны на моем личном опыте , и некоторые из них могут иметь большее значение, чем другие. Хотя вы, возможно, уже знакомы с некоторыми из них, я надеюсь, что вы найдете хотя бы одно новое открытие, которое найдет отклик у вас. 1: Категориальный тип По умолчанию столбцам с ограниченным количеством параметров (известных как..
Введение в Панды в Python
Введение в Панды в Python Введение Pandas — это мощный и гибкий инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, созданный на основе языка программирования Python. Он предоставляет быстрые и эффективные инструменты для нарезки и нарезки, агрегирования и фильтрации больших наборов данных и особенно полезен для работы с табличными или структурированными данными, такими как данные в файле CSV или базе данных SQL. DataFrame : Pandas DataFrame — это двумерная..
Очистка данных в Pandas, часть 2/2
Часть 10 — Панды Что Почему Как Что мы будем изучать сегодня? В этой статье мы узнаем еще несколько методов очистки данных. Мы научимся изменять типы данных, заполнять пропущенные значения и удалять дубликаты. Этот процесс называется Трансляция . Например, если мы хотим взять среднее значение столбца, который, по-видимому, имеет числовые значения. Но вместо этого мы обнаруживаем, что числовые значения были сохранены в виде строк (текста). Нам нужно будет изменить тип данных с..
Подготовка данных-EDA с использованием Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn
Руководство по EDA с использованием pandas, NumPy, Matplotlib и seaborn. (Вы можете найти решение всего примера в виде файла ipynb по адресу: https://github.com/rahulkotecha2000 ) Машинное обучение — это отрасль компьютерных наук, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования. Машинное обучение — это процесс извлечения шаблонов или структур и прогнозирования с использованием данных. Машинное обучение в целом можно разделить на 3 типа: контролируемое..