Публикации по теме 'pandas'
Полное руководство по loc и iloc в Python Pandas
Как выбирать и фильтровать данные в Python
Библиотека Python pandas предоставляет несколько методов для выбора и фильтрации данных, таких как loc, iloc, оператор квадратных скобок [ ], запрос, isin, между.
Эта статья познакомит вас с основными методами и функциями выбора и фильтрации данных с помощью pandas. Если вам нужно извлечь определенные строки или столбцы или применить условную фильтрацию, pandas поможет вам. Давайте погрузимся!
Оглавление
1. Выбор столбцов : оператор..
Введение в численные вычисления с помощью Numpy -Python
В блокноте под Python вы познакомитесь с Numpy, библиотекой численных вычислений на Python. Удачного обучения :)
Часть 4. Обработка больших наборов данных с помощью Polars и Spark: создание поддельного набора данных из 100 миллионов строк в…
Polars и Pyspak: мощная комбинация для эффективной обработки данных и манипулирования ими
В этой статье мы исследуем использование Python Polars и Apache Spark для обработки и объединения больших наборов данных. Хотя приведенное ниже упражнение предназначено почти только для развлечения, оно имеет практическое применение для аналитиков данных и инженеров, которые часто работают с большими наборами данных.
Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с моими предыдущими статьями..
Введение в Pandas с кодами
Pandas – это библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных. Он предоставляет мощный и гибкий набор инструментов для работы со структурированными данными, такими как табличные данные, временные ряды и матричные данные. Он добавляет дополнительные функции, упрощающие работу с табличными данными, такие как индексация, фильтрация, сводка и группировка.
Pandas предоставляет две основные структуры данных: Series и DataFrame. Серия — это одномерный объект,..
Pandas Cut и qCut — «Преобразование непрерывных данных в категориальные данные»
Подробные объяснения функций Pandas cut и qcut
Оглавление
∘ Импорт библиотек и создание списка ∘ Сведения о функции cut() ∘ Вычисление границ функции Cut по умолчанию ∘ value_counts() ∘ Маркировка ∘ Сведения о функции qcut() ∘ ValueError: Ребра бина должны быть уникальными
Импортируйте библиотеки и создайте список
Сначала создайте случайный список, содержащий 20 элементов со значениями от 1 до 100.
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.randint(100,..
Учебник по Python 3 из 50: Ярлык Panda — 15 вещей, которые можно сделать с помощью одной строки кода
Сделайте так, чтобы ваш ярлык Panda работал еще усерднее с этими 15 ярлыками
1. Импорт данных из CSV-файла:
импортировать панд как pd
df = pd.read_csv('имя файла.csv')
2. Создайте кадр данных из словаря:
Pandas Made Easy: слияние
Слияние в пандах означает объединение данных из двух таблиц данных для создания новой таблицы .
Давайте загрузим данные для нашей демонстрации. Предположим, у нас есть 2 таблицы, customer и order , и таблицы связаны столбцом customer_id , как показано ниже.
Объединитесь, чтобы найти самого ценного клиента
Из двух таблиц данных мы хотим узнать, кто потратил больше всего. Вы могли видеть это:
Джеймса Мэдисона, Джеймса Монро нет в таблице заказов Заказ с id 5, 6 не..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..