Данные - это хлеб с маслом для специалиста по анализу данных, поэтому знание многих подходов к загрузке данных для анализа имеет решающее значение. Здесь рассматриваются пять методов Python для получения данных с примерами кода, которые вы можете использовать. Как новичок, вы можете знать только один способ загрузки данных (обычно в формате CSV), который заключается в чтении их с помощью функции pandas.read_csv. Это одна из наиболее популярных и простых функций, но и другие способы очень полезны и, безусловно пригодятся...

Для визуализации непрерывных данных, их систематизации по группам и вычисления групповых значений полезны методы разбиения на категории имеющиеся в библиотеках Pandas, NumPy и Matplotlib. Так, допустим мы работаем с таблицей df следующего вида: С помощью функции pandas.cut имеется возможность распределить множество значений площадей квартир по полуинтервалам, границы которых заданы в соответствии с элементами из заданного списка. При этом каждой площади будет соответствовать полуинтервал значений, в который она попадает...