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...

Люди с интеллектом выше среднего часто слышат в свой адрес эту фразу. Если ты такой умный, почему не такой богатый. Эта фраза давно улетела в народ и автор ее неизвестен. Кто говорит, что первым эту фразу сказал Уоррен Баффет, кто то, что древнегреческий мудрец Фалес, истина покрыта туманом электронных наслоений интернет графоманов. На самом деле не важно кто сказал эту фразу, важно что многие ее разделяют и часто употребляют в диалоге. Как правило это люди не очень высокого интеллекта, добившиеся в жизни определенных высот...