Дальний горизонт

Pandas поддерживает различные типы вычислений по обеим осям датафрейма, как по столбцам, так и по строкам. Поскольку Pandas это библиотека для работы с большими данными, содержащими сотни тысяч строк и столбцов, и в ней предусмотрены инструменты для проведения вычислений с такими большими датафреймами. Эти инструменты оптимизированы для быстрого выполнения операций и позволяют быстро и легко в одну две строчки кода совершать вычисления в огромном датафрейме. В данной статье будут рассмотрены только элементарные операции вычислений как в целом по датафрейму, так по столбцам и строкам...

При загрузке данных из различных источников, названия столбцов, сформированного загруженными данными датафрейма, не позволяют однозначно понимать хранящиеся в них данные. Это вносит путаницу, усложняет визуальное восприятие данных и осложняет работу. Кроме того, иногда в модулях визуализации данных, по осям диаграмм отображаются столбцы и если название столбца не соответствует смыслу хранящихся в нем данных, это также затрудняет и восприятие диаграммы. Конечно, всегда можно с помощью различных команд...

Одни из самых часто используемых операций — это операции со столбцами датафрейма. Данные операции позволяют создать новые столбцы с расчетными данными, удалить столбцы, поменять их порядок или переименовать их. В данной статье рассмотрим только операции удаления, отбора и перестановки столбцов. Создадим тестовый датафрейм с именем df и различными типами значений. Создаем словарь с данными. dict_data = {'column_1': ['a_side', 'b_side'], 'column_2': [1, 2], 'column_3': [3.0, 4.5]} Передаем словарь с данными в качестве аргумента data в метод pd...

Анализ данных — это прежде всего понимание данных. Каков их объем, размерность, характеристики. В общем все то, что описывает данные и помогает их понять называется описательными статистиками. Pandas предоставляет несколько методов помогающих понять и сделать выводы о данных содержащихся в датафрейме. Прежде всего создадим датафрейм. Датафрейм одна из основных конструкций хранений и представления данных в Pandas. Если проще, датафрейм простая таблица, имеющая столбцы (column) и строки (row). Подробнее...