U svijetu manipulacije i analize podataka, rukovanje vrijednostima koje nedostaju ključni je zadatak. pande, široko korištena biblioteka Python, omogućuje nam učinkovito upravljanje podacima koji nedostaju. Jedan uobičajeni pristup rješavanju nedostajućih vrijednosti uključuje korištenje rječnika za mapiranje i zamjenu tih vrijednosti. U ovom članku raspravljat ćemo o tome kako iskoristiti snagu Panda i Pythona za korištenje rječnika za zamjenu vrijednosti koje nedostaju u skupu podataka.
Piton
Malo je toga za predstaviti Python. To je dobro poznato svim programerima.
Sve što želite možete učiniti s Pythonom i to ga je, zajedno s njegovom jednostavnošću i jednostavnošću, učinilo jednim od zvjezdanih programskih jezika današnjice. To je strogo tipizirani objektno orijentirani jezik u kojem je posebno važno održati čitljivost koda.
To je jezik zvijezda u znanosti o podacima, strojnom učenju, dubokom učenju i svemu povezanom.
Ali još uvijek možete izraditi web aplikacije ili bilo koji drugi alat koji vam padne na pamet.
Za sve postoje knjižare!!!
U ovom odjeljku rješavamo neke od glavnih problema s kojima se programeri Pythona često susreću. Na ovaj način osiguran je način da postanete ninja dev u pythonu.
Riješeno: kako izostaviti dane, pande, datum i vrijeme
Moda i programiranje mogu se činiti kao dva potpuno različita svijeta, ali kada je riječ o analizi podataka i predviđanju trendova, mogu se lijepo spojiti. U ovom ćemo članku istražiti čest problem analize podataka u modnoj industriji: izostavljanje određenih dana iz podataka datuma i vremena pande. To može biti osobito korisno pri analizi obrazaca, trendova i podataka o prodaji. Proći ćemo kroz objašnjenje koda korak po korak i razgovarati o raznim bibliotekama i funkcijama koje će nam pomoći da postignemo naš cilj.
Riješeno: table pandas u postgresql
U svijetu analize podataka i manipulacije, jedna od najpopularnijih Python biblioteka je pande. Pruža niz moćnih alata za rad sa strukturiranim podacima, olakšavajući manipulaciju, vizualizaciju i analizu. Jedan od mnogih zadataka s kojima se analitičar podataka može susresti je uvoz podataka iz a CSV datoteku u a PostgreSQL baza podataka. U ovom ćemo članku raspravljati o tome kako učinkovito i djelotvorno izvršiti ovaj zadatak koristeći oboje pande a psihopg2 knjižnica. Također ćemo istražiti različite funkcije i biblioteke uključene u ovaj proces, pružajući sveobuhvatno razumijevanje rješenja.
Riješeno: serija pandi dodaje riječ svakoj stavci u seriji
Pandas je snažna i fleksibilna biblioteka u Pythonu, koja se obično koristi za manipulaciju podacima i zadatke analize. Jedna od ključnih komponenti unutar Pandas je Serija objekt, koji čini jednodimenzionalni označeni niz. U ovom ćemo se članku usredotočiti na specifičan problem: dodavanje riječi svakoj stavci u seriji Pandas. Proći ćemo kroz rješenje, raspravljajući o kodu korak po korak kako bismo razumjeli njegov unutarnji rad. Dodatno, raspravljat ćemo o srodnim bibliotekama, funkcijama i dati uvid u slične probleme.
Riješeno: dodajte više stupaca u podatkovni okvir ako ne postoje pande
Pandas je Python biblioteka otvorenog koda koja pruža podatkovne strukture visokih performansi jednostavne za korištenje i alate za analizu podataka. Postao je glavni izbor za programere i znanstvenike podataka kada je riječ o manipulaciji i analizi podataka. Jedna od moćnih značajki koje nudi Pandas je stvaranje i modificiranje podatkovnih okvira. U ovom ćemo članku istražiti postupak dodavanja više stupaca u podatkovni okvir ako oni ne postoje, koristeći pandas biblioteku. Proći ćemo kroz objašnjenje koda korak po korak i zaroniti u povezane funkcije, biblioteke i probleme na koje biste mogli naići na putu.
Riješeno: umetnite više pandi stupaca
Pandas je moćna i svestrana Python biblioteka koja se široko koristi za manipulaciju i analizu podataka. Jedan uobičajeni zahtjev pri radu s podacima je umetanje više stupaca u DataFrame. U ovom ćemo članku istražiti proces dodavanja višestrukih stupaca u DataFrame pomoću biblioteke Pandas, razgovarati o kodu i dublje zaroniti u povezane funkcije, biblioteke i koncepte koji vam mogu pomoći da postanete stručnjak za Pandas.
Riješeno: dobivanje broja nedostajućih vrijednosti u pandama
Pandas je široko korištena knjižnica otvorenog koda za manipulaciju podacima za Python. Pruža strukture podataka i funkcije potrebne za učinkovito manipuliranje i analizu velikih skupova podataka. Jedan uobičajeni problem s kojim se znanstvenici i analitičari podataka susreću dok koriste pande je rukovanje nedostajućim vrijednostima u skupu podataka. U ovom ćemo članku istražiti kako izbrojati broj nedostajućih vrijednosti u pandas DataFrameu koristeći različite tehnike, detaljna objašnjenja koda i dublje istražiti neke od biblioteka i funkcija uključenih u rješavanje ovog problema.
Riješeno: pretvorite vremensku oznaku u pande razdoblja
U današnjem svijetu, rad s vremenskim serijama podataka ključna je vještina za programera. Jedan od uobičajenih zadataka je pretvaranje vremenske oznake u određeno razdoblje, kao što su tjedni ili mjesečni podaci. Ova je operacija ključna za razne analize, poput proučavanja trendova i obrazaca u podacima. U ovom ćemo članku istražiti kako pretvoriti vremensku oznaku u razdoblje u skupu podataka vremenske serije pomoću moćne Python biblioteke, Pandas. Također ćemo duboko zaroniti u kod, istražiti biblioteke i funkcije uključene u proces i razumjeti njihov značaj u rješavanju ovog problema.
Pandas je knjižnica za analizu i manipulaciju podataka otvorenog koda, koja pruža fleksibilne i visokoučinkovite funkcije za rad s vremenskim serijama podataka. To čini naš zadatak jednostavnim, točnim i učinkovitim.
Riješeno: filtrirajte sve stupce u pandama
U svijetu analize podataka, rukovanje velikim skupovima podataka može biti zastrašujući zadatak. Jedan od bitnih dijelova ovog procesa je filtriranje podataka kako bi se dobile relevantne informacije. Kada je u pitanju Python, moćna biblioteka pande dolazi nam u pomoć. U ovom ćemo članku raspravljati kako filtrirati sve stupce u pandas DataFrame. Proći ćemo kroz objašnjenje koda korak po korak i pružiti duboko razumijevanje biblioteka i funkcija koje se mogu koristiti za slične probleme.