Pandas — библиотека Python для анализа данных, используемая для обработки и преобразования больших наборов данных. Освоение передовых методов Pandas может повысить эффективность и качество анализа. В этой статье мы рассмотрим обработку пропущенных данных, работу с многоиндексными DataFrame и способы оптимизации производительности. Пропущенные данные могут искажать результаты анализа и моделей машинного обучения. Pandas предоставляет гибкие инструменты для выявления и обработки таких данных. 1. Идентификация...

Мы уже видели, что pandas хорошо умеет обращаться с датами. Но он также хорошо умеет работать со строками! Возьмём наши данные из предыдущей части. In [1]: %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pd.options.display.max_rows = 7 plt.style.use('ggplot') plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 3) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' In [2]: weather_2012 = pd.read_csv('data/weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time') weather_2012[:5]...