Në botën e manipulimit dhe analizës së të dhënave, trajtimi i vlerave që mungojnë është një detyrë thelbësore. Pandas, një bibliotekë Python e përdorur gjerësisht, na lejon të menaxhojmë në mënyrë efikase të dhënat që mungojnë. Një qasje e zakonshme për trajtimin e vlerave që mungojnë përfshin përdorimin e fjalorëve për të hartuar dhe zëvendësuar këto vlera. Në këtë artikull, ne do të diskutojmë se si të shfrytëzojmë fuqinë e Pandas dhe Python për të përdorur fjalorë për të zëvendësuar vlerat që mungojnë në një grup të dhënash.
Piton
Ka pak për t'u prezantuar me Python. Është i njohur mirë nga të gjithë zhvilluesit.
Çdo gjë që dëshironi mund të bëhet me Python dhe kjo, së bashku me thjeshtësinë dhe thjeshtësinë e tij, e ka bërë atë një nga gjuhët e programimit yll sot. Është një gjuhë e orientuar drejt objektit me shtypje të fortë, në të cilën është veçanërisht e rëndësishme të ruhet lexueshmëria e kodit.
Është gjuha yll në shkencën e të dhënave, mësimin e makinerive, mësimin e thellë dhe gjithçka që lidhet me të.
Por ju ende mund të ndërtoni aplikacione në internet, ose ndonjë mjet tjetër që mund të mendoni.
Ka librari per cdo gje!!!
Në këtë seksion ne zgjidhim disa nga problemet kryesore me të cilat përballet shpesh zhvilluesi i Python. Në këtë mënyrë mënyra për t'u bërë një ninja dev në python është e siguruar.
Zgjidhur: si të hiqni ditët e pandave datë-ora
Moda dhe programimi mund të duken si dy botë krejtësisht të ndryshme, por kur bëhet fjalë për analizën e të dhënave dhe parashikimin e tendencave, ato mund të bashkohen bukur. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë një problem të zakonshëm për analizën e të dhënave në industrinë e modës: heqja e ditëve specifike nga të dhënat e datës së pandave. Kjo mund të jetë veçanërisht e dobishme kur analizohen modelet, tendencat dhe të dhënat e shitjeve. Ne do të kalojmë një shpjegim hap pas hapi të kodit dhe do të diskutojmë biblioteka dhe funksione të ndryshme që do të na ndihmojnë të arrijmë qëllimin tonë.
Zgjidhur: panda tavoline në postgresql
Në botën e analizës dhe manipulimit të të dhënave, një nga bibliotekat më të njohura të Python është Pandas. Ai siguron një sërë mjetesh të fuqishme për të punuar me të dhëna të strukturuara, duke e bërë të lehtë manipulimin, vizualizimin dhe analizimin. Një nga detyrat e shumta që mund të hasë një analist i të dhënave është importimi i të dhënave nga a CSV skedar në një PostgreSQL bazën e të dhënave. Në këtë artikull, ne do të diskutojmë se si ta kryejmë në mënyrë efektive dhe efikase këtë detyrë duke përdorur të dyja Pandas dhe psikopg2 librari. Ne gjithashtu do të eksplorojmë funksionet dhe bibliotekat e ndryshme të përfshira në këtë proces, duke ofruar një kuptim gjithëpërfshirës të zgjidhjes.
Zgjidhur: seritë e pandave shtojnë fjalë për çdo artikull në seri
Pandas është një bibliotekë e fuqishme dhe fleksibël në Python, e përdorur zakonisht për manipulimin e të dhënave dhe detyrat e analizës. Një nga komponentët kryesorë brenda Pandas është Seriale objekt, i cili përbën një grup njëdimensional, të etiketuar. Në këtë artikull, ne do të fokusohemi në një problem specifik: shtimin e një fjale për çdo artikull në një seri Pandas. Ne do të ecim përmes një zgjidhjeje, duke diskutuar kodin hap pas hapi për të kuptuar funksionimin e tij të brendshëm. Për më tepër, ne do të diskutojmë bibliotekat, funksionet dhe do të ofrojmë njohuri për probleme të ngjashme.
Zgjidhur: shtoni kolona të shumta në kornizën e të dhënave nëse nuk ekzistojnë panda
Pandas është një bibliotekë Python me burim të hapur që ofron struktura të dhënash me performancë të lartë, të lehta për t'u përdorur dhe mjete të analizës së të dhënave. Është bërë një zgjedhje e preferuar për zhvilluesit dhe shkencëtarët e të dhënave kur bëhet fjalë për manipulimin dhe analizën e të dhënave. Një nga veçoritë e fuqishme të ofruara nga Pandas është krijimi dhe modifikimi i kornizave të të dhënave. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë procesin e shtimit të kolonave të shumta në një kornizë të dhënash nëse ato nuk ekzistojnë, duke përdorur bibliotekën e pandave. Ne do të ecim përmes një shpjegimi hap pas hapi të kodit dhe do të zhytemi në funksionet, bibliotekat dhe problemet që mund të hasni gjatë rrugës.
Zgjidhur: futni panda të shumta kolonash
Pandas është një bibliotekë e fuqishme dhe e gjithanshme Python e përdorur gjerësisht për manipulimin dhe analizën e të dhënave. Një kërkesë e zakonshme kur punoni me të dhëna është futja e kolonave të shumta në një DataFrame. Në këtë artikull, ne do të eksplorojmë procesin e shtimit të shumë kolonave në një DataFrame duke përdorur bibliotekën e Pandas, do të diskutojmë kodin dhe do të zhytemi më thellë në funksionet, bibliotekat dhe konceptet e lidhura që mund t'ju ndihmojnë të bëheni një ekspert i Pandas.
Zgjidhet: marrja e numrit të vlerave që mungojnë në panda
Pandas është një bibliotekë e përdorur gjerësisht për manipulimin e të dhënave me burim të hapur për Python. Ai siguron struktura dhe funksione të dhënash të nevojshme për të manipuluar dhe analizuar në mënyrë efektive grupet e mëdha të të dhënave. Një problem i zakonshëm që shkencëtarët dhe analistët hasin gjatë përdorimit të pandave është trajtimi i vlerave që mungojnë në grupin e të dhënave. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë se si të numërojmë numrin e vlerave që mungojnë në një DataFrame panda duke përdorur teknika të ndryshme, shpjegime hap pas hapi të kodit dhe do të gërmojmë më thellë në disa nga bibliotekat dhe funksionet e përfshira në zgjidhjen e këtij problemi.
U zgjidh: konverto vulën kohore në panda të periudhës
Në botën e sotme, puna me të dhënat e serive kohore është një aftësi thelbësore për një zhvillues. Një nga detyrat e zakonshme është konvertimi i një vule kohore në një periudhë specifike, të tilla si të dhënat javore ose mujore. Ky operacion është thelbësor për analiza të ndryshme, si studimi i tendencave dhe modeleve në të dhëna. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë se si të konvertojmë vulën kohore në periudhë në një grup të dhënash të serive kohore duke përdorur bibliotekën e fuqishme Python, Pandas. Ne gjithashtu do të bëjmë një zhytje të thellë në kod, do të eksplorojmë bibliotekat dhe funksionet e përfshira në proces dhe do të kuptojmë rëndësinë e tyre në zgjidhjen e këtij problemi.
Pandas është një bibliotekë e analizës dhe manipulimit të të dhënave me burim të hapur, e cila ofron funksione fleksibël dhe me performancë të lartë për të punuar me të dhënat e serive kohore. Kjo e bën detyrën tonë të thjeshtë, të saktë dhe efikase.
Zgjidhur: filtro të gjitha kolonat në panda
Në botën e analizës së të dhënave, trajtimi i grupeve të mëdha të të dhënave mund të jetë një detyrë e frikshme. Një nga pjesët thelbësore të këtij procesi është filtrimi i të dhënave për të marrë informacionin përkatës. Kur bëhet fjalë për Python, bibliotekën e fuqishme pandas na vjen në ndihmë. Në këtë artikull, ne do të diskutojmë si të filtroni të gjitha kolonat në një DataFrame panda. Ne do të kalojmë një shpjegim hap pas hapi të kodit dhe do të ofrojmë një kuptim të thellë të bibliotekave dhe funksioneve që mund të përdoren për probleme të ngjashme.