Публикации по теме 'pandas'


Как мы можем загрузить данные в Google Colab?
Самые популярные способы загрузки CSV-файлов в блокнот Google Colab. Мы можем импортировать данные в блокнот Google Colab с помощью Github, Google Drive, а также из вашей локальной системы. Google Colab — это платформа, которая позволяет пользователям обучать свои модели ML и DL в облаке Google, используя бесплатные ресурсы, такие как CPU, GPU и TPU, написанные на python. Google Colab использует среду, похожую на блокнот Jupyter, называемую блокнотом Colab. Google Colab предоставляет..
Панды 2.0 против полярников: окончательная битва
СОВЕТЫ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ НА ПИТОНЕ Панды 2.0 против полярников: окончательная битва Углубленный анализ синтаксиса, скорости и удобства использования между Pandas 2.0 и Polars 0.17.0 Введение Имея дело с огромными наборами данных, большинству из нас приходилось сидеть часами, пока выполнялся наш код Pandas. Здесь пригодится библиотека Polars. Polars — это молниеносная библиотека, которая может обрабатывать кадры данных значительно быстрее, чем Pandas. За последний месяц мы..
Начало работы с машинным обучением с помощью Python - часть 1
Начало работы с машинным обучением с помощью Python - часть 1 Целевая аудитория : новички, студенты. Ключевые слова : Python3, начало работы, цикл for, цикл while, функции, словарь . Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих проблем в современном мире. С распространением технологий ИКТ все больше и больше исследователей, аналитиков данных, специалистов по обработке данных, студентов, предприятий используют Python для анализа данных, моделирования больших данных и машинного..
Расширенная фильтрация и обработка данных в Pandas  — loc, iloc, apply и lambda
Руководство по расширенной фильтрации и обработке данных в pandas с использованием loc, iloc, apply и lambda. Ранее мы рассмотрели, как обрабатывать базовые данные с помощью Pandas. Иногда основы просто не подходят, поэтому могут пригодиться loc , iloc , метод apply и лямбда-функции. Основные методы исследования данных и манипулирования ими в пандах Список основных методов манипулирования данными в пандах. python.plainenglish.io..
О CSV-файле
Привет всем Это санджай шил , и сегодня я пишу пост о CSV и важности CSV в науке о данных. CSV обозначает значения, разделенные запятыми. По сути, это своего рода файл, в котором вы можете хранить различные типы данных и создавать таблицу в этой таблице, вы можете заполнять данные в другом термине. Вот данные, которые мы привыкли видеть в табличном формате. Таким образом, в основном они хранятся в файле .csv и записываются текстом и в виде строк и столбцов, а здесь столбцы..
Давайте поговорим о NumPy для наук о данных
NumPy — это популярная библиотека на Python, которая широко используется для научных вычислений, анализа данных и обработки данных. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива, а также инструменты для работы с этими массивами. Вот некоторые из наиболее важных функций NumPy для анализа данных и обработки данных: (1) np.array: эта функция используется для создания массивов из списка или другой структуры данных. Это позволяет вам легко преобразовывать ваши..
Избегайте побочных эффектов с помощью функции поиска в Pandas
История: Во время одной из моих сессий кодирования я наткнулся на необычную проблему. Внутри статической функции класса у меня была локальная переменная с именем «temp_data», которая ссылалась на результат вызова функции «locate» для глобально объявленной переменной с именем «data». н: нет. записей в «данные» n-k : ожидаемый доход в соответствии с логикой написанного кода независимо от значения no. сделанных звонков Когда я последовательно вызвал эту статическую функцию, я..