6. Python for Data Analysis - Pandas
Анализ данных с помощью pandas. Часть 1: Чтение данных из csv файла
Эта часть показывает способ обработки данных, хранящихся в формате csv, а также построение простейших графиков. Необходимые импорты и настройки In [1]: # Рисовать графики сразу же
%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot') # Красивые графики
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 5) # Размер картинок Чтение из csv файла Можно читать данные из CSV файла с помощью функции read_csv. По умолчанию предполагается, что поля разделены запятыми. Мы рассмотрим некоторые данные о велосипедистах Монреаля...
9 первоклассных функций Pandas Python для работы с данными
Источник: Nuances of Programming Pandas — одна из наиболее востребованных библиотек Python в повседневной работе с данными. Подобно Numpy она царствует в таких областях программирования, как наука о данных, МО, ИИ, опираясь на свои многочисленные искусно созданные методы, атрибуты и функции. Изо дня в день анализируя данные, мы сталкиваемся с разными незаурядными ситуациями, решения которых находятся сокровищнице встроенного API Pandas и реализуются посредством краткого и качественного кода...