Публикации по теме 'pandas'


Полное руководство Pandas для начала вашей карьеры в науке о данных
Функции Pandas, используемые для манипулирования данными, предварительной обработки и обработки В этой статье я соберу все отдельные статьи из моей серии — «Функции Pandas, которые должен знать каждый Data Scientist». Для тех, кто прочитал все статьи, ничего нового не будет. После окончания каждой серии я сделаю статью, в которой все подытожу! Без лишних слов давайте погрузимся в мир панд. 😊 Первое, что нам нужно сделать, это импортировать набор данных, который мы используем для..
Используйте векторизацию для улучшения производительности Python и читаемости кода
Мотивация Важной частью работы специалиста по данным является адаптация лучших практик разработки программного обеспечения для повышения производительности, стабильности и читаемости конвейера данных. Хотя Python достаточно гибок для достижения одной и той же цели с помощью различных методов, оптимизация сложности времени и пространства существенно влияет на производительность модели. Векторизация — один из ключевых компонентов повышения производительности вашего конвейера..
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..