Andmetöötluse ja -analüüsi maailmas on puuduvate väärtuste käsitlemine ülioluline ülesanne. Pandad, laialdaselt kasutatav Pythoni teek, võimaldab meil puuduvaid andmeid tõhusalt hallata. Üks levinud lähenemisviis puuduvate väärtustega tegelemiseks hõlmab sõnaraamatute kasutamist nende väärtuste kaardistamiseks ja asendamiseks. Selles artiklis käsitleme, kuidas kasutada Pandade ja Pythoni võimet kasutada andmekogus puuduvate väärtuste asendamiseks sõnastikke.
Python
Pythonit on vähe tutvustada. See on kõigile arendajatele hästi teada.
Pythoni abil saab teha kõike, mida soovite, ning see koos oma lihtsuse ja lihtsusega on muutnud selle tänapäeval üheks populaarsemaks programmeerimiskeeleks. See on tugevasti tüüpiline objektorienteeritud keel, mille puhul on eriti oluline säilitada koodi loetavus.
See on tähtkeel andmeteaduses, masinõppes, süvaõppes ja kõiges sellega seonduvas.
Kuid saate siiski luua veebirakendusi või mis tahes muid tööriistu, mida saate välja mõelda.
Raamatupoed on kõige jaoks!!!
Selles jaotises lahendame mõned peamised probleemid, millega Pythoni arendaja sageli silmitsi seisab. Nii on pythonis ninja-arendajaks saamine kindel.
Lahendatud: kuidas päevade pandade kuupäeva ja kuupäeva vahele jätta
Mood ja programmeerimine võivad tunduda kahe täiesti erineva maailmana, kuid kui rääkida andmete analüüsist ja trendide prognoosimisest, võivad need ilusti kokku tulla. Selles artiklis uurime moetööstuses levinud andmeanalüüsi probleemi: pandade kuupäeva-aja andmetest konkreetsete päevade väljajätmine. See võib olla eriti kasulik mustrite, trendide ja müügiandmete analüüsimisel. Vaatame läbi koodi samm-sammult selgituse ning arutame erinevaid teeke ja funktsioone, mis aitavad meil eesmärki saavutada.
Lahendatud: tabel pandad postgresql-ile
Andmete analüüsi ja manipuleerimise maailmas on üks populaarsemaid Pythoni teeke Pandad. See pakub mitmesuguseid võimsaid tööriistu struktureeritud andmetega töötamiseks, muutes nende manipuleerimise, visualiseerimise ja analüüsimise lihtsaks. Üks paljudest ülesannetest, millega andmeanalüütik võib kokku puutuda, on andmete importimine a CSV faili a PostgreSQL andmebaasi. Selles artiklis arutame, kuidas seda ülesannet mõlemat kasutades tõhusalt ja tõhusalt täita Pandad ja psühhopg2 raamatukogu. Samuti uurime selle protsessiga seotud erinevaid funktsioone ja teeke, pakkudes lahendusest igakülgset arusaama.
Lahendatud: panda seeria lisab igale seeria elemendile sõna
Pandas on Pythoni võimas ja paindlik raamatukogu, mida kasutatakse tavaliselt andmetega manipuleerimiseks ja analüüsimiseks. Üks Panda põhikomponente on Seeria objekt, mis moodustab ühemõõtmelise märgistatud massiivi. Selles artiklis keskendume konkreetsele probleemile: pandade seeria igale elemendile sõna lisamine. Tutvustame lahendust, arutame koodi samm-sammult, et mõista selle sisemist tööd. Lisaks käsitleme seotud teeke, funktsioone ja anname ülevaate sarnastest probleemidest.
Lahendatud: lisage andmeraamile mitu veergu, kui pandasid pole olemas
Pandas on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mis pakub suure jõudlusega, lihtsalt kasutatavaid andmestruktuure ja andmeanalüüsi tööriistu. Sellest on saanud arendajate ja andmeteadlaste valik andmetega manipuleerimisel ja analüüsimisel. Üks Pandase pakutavatest võimsatest funktsioonidest on andmeraamide loomine ja muutmine. Selles artiklis uurime pandateegi abil mitme veeru lisamise protsessi andmeraamile, kui neid pole olemas. Tutvustame koodi samm-sammulist selgitust ja sukeldume seotud funktsioonidesse, teekidesse ja probleemidesse, mis võivad sellel teel kokku puutuda.
Lahendatud: sisestage mitu veergu pandat
Pandas on võimas ja mitmekülgne Pythoni raamatukogu, mida kasutatakse laialdaselt andmete töötlemiseks ja analüüsimiseks. Üks levinud nõue andmetega töötamisel on mitme veeru sisestamine DataFrame'i. Selles artiklis uurime mitme veeru lisamise protsessi DataFrame'ile, kasutades Pandase teeki, arutame koodi ja sukeldume sügavamale seotud funktsioonidesse, teekidesse ja kontseptsioonidesse, mis aitavad teil Panda eksperdiks saada.
Lahendatud: pandade puuduvate väärtuste arvu hankimine
Pandas on Pythoni jaoks laialdaselt kasutatav avatud lähtekoodiga andmetöötlusteek. See pakub andmestruktuure ja funktsioone, mis on vajalikud suurte andmekogumite tõhusaks manipuleerimiseks ja analüüsimiseks. Üks levinud probleem, millega andmeteadlased ja analüütikud pandade kasutamisel kokku puutuvad, on andmekogumis puuduvate väärtuste käsitlemine. Selles artiklis uurime, kuidas loendada Panda DataFrame'i puuduvate väärtuste arvu, kasutades erinevaid tehnikaid, koodi samm-sammult selgitusi ning süveneme mõningatesse selle probleemi lahendamisega seotud teekidesse ja funktsioonidesse.
Lahendatud: teisenda ajatempel perioodi pandadeks
Tänapäeva maailmas on aegridade andmetega töötamine arendaja jaoks hädavajalik oskus. Üks levinumaid ülesandeid on ajatempli teisendamine konkreetseks perioodiks, näiteks nädala- või kuuandmeteks. See toiming on erinevate analüüside jaoks ülioluline, näiteks andmete suundumuste ja mustrite uurimine. Selles artiklis uurime, kuidas teisendada ajatemplit perioodiks aegridade andmekogumis, kasutades võimsat Pythoni teeki Pandas. Sukeldume ka põhjalikult koodi, uurime protsessiga seotud teeke ja funktsioone ning mõistame nende tähtsust selle probleemi lahendamisel.
Pandas on avatud lähtekoodiga andmeanalüüsi ja manipuleerimise teek, mis pakub paindlikke ja suure jõudlusega funktsioone aegridade andmetega töötamiseks. See muudab meie ülesande lihtsaks, täpseks ja tõhusaks.
Lahendatud: filtreerige pandades kõik veerud
Andmeanalüüsi maailmas võib suurte andmekogumite käsitlemine olla hirmutav ülesanne. Selle protsessi üks olulisi osi on andmete filtreerimine asjakohase teabe saamiseks. Kui tegemist on Pythoniga, võimsa raamatukoguga pandas tuleb meile appi. Selles artiklis arutame kuidas filtreerida panda DataFrame'i kõiki veerge. Me käsitleme koodi samm-sammult ja anname sügava ülevaate teekide ja funktsioonide kohta, mida saab sarnaste probleemide korral kasutada.