Публикации по теме 'pandas'


Используйте метод Pandas Apply как профессионал!
Вы когда-нибудь сталкивались с трудностями при использовании метода применения панд? Если да, то этот урок для вас. Метод apply() — это мощный инструмент, который позволяет применять пользовательскую функцию к каждому элементу DataFrame или Series, упрощая сложные операции с данными и вычисления. В этой статье мы узнаем, как использовать методы Series.apply() и DataFrame.apply(). В чем разница между методами Series.apply() и DataFrame.apply(). Как использовать их с функциями с..
Интеграция баз данных Python и Oracle
Я поставил перед собой задачу создать проект Python, с помощью которого я мог бы изучить его функциональные возможности в сочетании с Oracle SQL. Для этого я работал с базой данных вымышленной компании по продаже оборудования. Также для взаимодействия с таблицами компании я выбрал библиотеку cx_Oracle. Если вы хотите узнать о нем больше, вы можете прочитать его документацию, нажав здесь . Кроме того, метод pd.read_sql от pandas во многом способствовал успеху команд. Были..
Аналитика данных - советы по экономии времени
Советы и рекомендации, которые вы можете использовать, чтобы сэкономить время аналитика данных и повысить свою продуктивность. Вступление Сегодня я собираюсь поделиться с вами несколькими инструментами, пакетами и фрагментами кода, которые я использовал и разработал во время работы в качестве аналитика данных. В наших ролях аналитиков данных будут моменты, когда вам потребуется повторно запустить один и тот же отчет, запустить аналогичный отчет с другими параметрами или применить..
Панды от начального до продвинутого для специалистов по данным
Панды облегчают жизнь любому специалисту по данным Специалист по данным - это тот, кто может получать, обрабатывать, исследовать, моделировать и интерпретировать данные, сочетая взлом, статистику и машинное обучение - Хилари Мейсон Где дым, там огонь. Точно так же, если вы имеете дело с данными, панды никогда не будут отдыхать. Это помогает вам максимально быстро исследовать и интерпретировать данные. Pandas - это наиболее часто используемая библиотека Python, используемая..
Получение бесплатных исторических данных с географическим местоположением из Twitter
Получение бесплатных исторических данных с географическим местоположением из Twitter В этом посте я опишу, как бесплатно получить исторические геолокационные данные из Twitter API. Это не очень сложно, если вы знаете, как это сделать, но я потратил много времени, пытаясь заставить это работать, и я знаю других людей, которым этот процесс показался очень трудным. Итак, я надеюсь, вы найдете это полезным. Python - это язык, который я использовал, поэтому здесь я расскажу об этом...
Обработка данных с использованием Pandas -I
Numpy, Pandas и Matplotlib — это три библиотеки на Python для научного и аналитического использования. PANDAS (PANelDAta) — это инструмент обработки данных высокого уровня для анализа данных. Pandas имеет три важные структуры данных, а именно Series, Data Frame и Panel, чтобы сделать процесс анализа данных организованным, эффективным и действенным. Зачем нужны панды, если для анализа данных можно использовать Numpy: Массив Numpy требует однородных данных, в то время как кадр..
Наглядное объяснение наиболее распространенных функций NumPy
Содержание Что такое NumPy? Зачем использовать NumPy? импортировать пакет NumPy NumPy ndarrays Вещание Статистические функции Встроенные функции Ранг 1 Ранг 2 Нарезка, индексирование и логические операции Что такое NumPy? NumPy — это основной пакет для научных вычислений в Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива, различные производные объекты. Зачем использовать NumPy? Используется для научных вычислений в Python...