В этой статье представлены 5 способ сортировки данных с помощью библиотеки Pandas. Большие активы данных часто бывают запутаны, особенно когда вам приходится извлекать их с веб-сайтов, серверов или других источников данных. Приложения на основе пользовательского интерфейса, такие как MS Excel, хороши для работы с простыми наборами данных, но могут возникнуть проблемы, когда объем данных становится больше. Это хорошая причина для перехода на Python для выполнения более сложных операций с данными...

Перед началом анализа данных важно провести их очистку и подготовку. Это поможет избежать ошибок и повысить точность результатов анализа. В Python есть множество инструментов для эффективной работы с данными. Рассмотрим основные шаги для их подготовки. 1. Работа с пропусками в данных Пропуски данных часто встречаются в наборах данных и могут привести к искажениям в анализе. Чтобы обнаружить пропущенные значения, можно использовать метод isnull(), который возвращает True для ячеек с пропусками....