Tegishli nashrlar 'pandas'


Pythonda chiziqli regressiya
Chiziqli regressiyada siz o'z modelingizni o'rgatish uchun foydalanilgan o'quv ma'lumotlarini hisobga olgan holda yangi ma'lumotlarning qiymatini taxmin qilish imkonini beruvchi modelni yaratishga harakat qilyapsiz. Bu post orqali ishlaganimizda aniq bo'ladi. Yuqorida biz oddiy chiziqli regressiya tenglamasini ko'rishimiz mumkin. Y o'zgaruvchisi bizning javobimiz yoki qaram o'zgaruvchimiz hisoblanadi. Bu biz bashorat qilmoqchi bo'lgan narsa, masalan, Sotish mashhur tanlovdir. B0..
Pandalar va pyodbc bilan dinamik MySQL CREATE TABLE bayonoti
Hech qachon qo'lda katta CREATE TABLE bayonot yozishga to'g'ri kelganmi? O'nlab ustunlari bormi? Balki bir necha o'nlab ustunlar? Katta CREATE TABLE buyruqlar bilan yordam beradigan ba'zi GUI vositalari mavjud. Yoki, men tanish bo'lmagan boshqa drag-n-drop dasturiy ta'minot turlari. Agar siz Python kodining bir necha qatorini yozsangiz va qo'lda terilgandan ko'ra kamroq kuch sarflagan holda ulkan CREATE TABLE bayonotiga g'amxo'rlik qila olsangiz-chi? Qiziqmi? O'qishni davom..
Tezkor Pandas usullarining yuqori ro'yxati
"Ma'lumotlar fanlari" Tezkor Pandas usullarining yuqori ro'yxati Ushbu foydali fokuslar bilan vaqtingizni tejang Har kuni 3 oylik Pandasni o'rganganingizdan so'ng, bular sabringizni yo'qotmasdan tez, ammo muhim tahrir qilish uchun foydalanishingiz mumkin bo'lgan eng yaxshi algoritmdir. Agar siz mutaxassis bo'lsangiz, ularning barchasini allaqachon bilishingiz mumkin, lekin agar siz boshlovchi bo'lsangiz, bular siz uchun juda foydali bo'ladi. Menga turli yo'llar bilan tahrir..
Python va GridDB yordamida ko'p sinfli matn tasnifi | GridDB: Open Source Time Series ma'lumotlar bazasi...
Internetda juda ko'p kundalik yangiliklarni taqdim etadigan juda ko'p manbalar mavjud. Bundan tashqari, foydalanuvchilar tomonidan ma'lumotlarga bo'lgan talab doimiy ravishda o'sib bormoqda, shuning uchun yangiliklarni foydalanuvchilarga o'zlarini qiziqtirgan ma'lumotlarga tez va samarali kirish imkonini beradigan tarzda tasniflash muhimdir. Ushbu modeldan foydalanib, foydalanuvchilar kuzatilmaydigan yangiliklar mavzularini aniqlashlari va/yoki o'zlarining oldingi qiziqishlari asosida..
Pandalarda Dataframelar nima?
Python va Data Scientist uchun eng kuchli vosita bilan tanishing O'tgan mikro-darslikda biz pd.Series qanday ishlashini ko'rgan edik. Tez eslab qolish: Seriya bu massivlarni tartibga solish usuli. Ular satrlar, funktsiyalar yoki ko'pincha numpy massivlar bo'lishi mumkin va har bir komponentni belgilash uchun ularni chaqirishni yoki operatsiyalarni bajarishni osonlashtiradi. Pandalar: ma'lumotlar fanining eng foydali vositasi Python va Pandas bilan..
Pandalarda saqlashni optimallashtirish: 98% tezroq diskni o'qish va 72% kamroq joy
Kofeinli pandalar 2/4 qism Pandalarda saqlashni optimallashtirish: 98% tezroq diskni o'qish va 72% kamroq joy "Kirish" seriyamda men aktsiyalar portfelini va moliyaviy modelni ishlab chiqishni sekinlashtiradigan to'rtta mahsuldorlikni ta'rifladim: xotira, disk, protsessor va kodlash samaradorligi. Men to'plagan echimlar, intizomdan qat'i nazar, Python va Pandas bilan ishlaydigan har kimga yordam berishi kerak. Ushbu maqola ikkinchi muammo uchun "tuzatish" ni taqdim etadi .....
Pandas ish oqimini tez yoritish uchun 14 ta texnika
Pandas ish jarayonini kengaytirish uchun asosiy qo'llanma Pandas ma'lumotlarni o'rganish va vizualizatsiya qilish uchun eng mashhur Python kutubxonalaridan biridir. Pandalar ma'lumotlar bilan bog'liq vazifalarni bajarish uchun tonnalab API'larni taklif qilishadi, lekin katta ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlaganda, u muvaffaqiyatsiz yoki sekin hisob-kitoblarga ega. Ushbu maqolada biz turli xil texnikalar, xakerlar yoki paketlar yordamida Pandas ish jarayonini tezlashtirish uchun 14..