Sawa

Sa mundo ngayon, ang pagsusuri ng data ay naging lalong mahalaga, at isa sa pinakasikat na tool na ginagamit ng mga data analyst at data scientist ay ang Python na may pandas library. Ang Pandas ay isang malakas, open-source na data analysis at manipulation tool na nagbibigay-daan para sa madaling pagmamanipula ng mga istruktura at serye ng data. Ang isang karaniwang problema na nararanasan ng mga user ay ang pag-convert ng mga petsa ng kapanganakan sa mga edad para sa mas tumpak at praktikal na pagsusuri. Sa artikulong ito, susuriin natin kung paano haharapin ang isyung ito nang may malinaw na mga halimbawa at paliwanag ng pagpapatupad ng code.

Ang Pandas ay isang maraming nalalaman na tool na kadalasang nagsasangkot ng pagtatrabaho sa mga bagay ng DateTime - ito ang kaso kapag nakikitungo sa mga petsa ng kapanganakan. Ang unang hakbang upang i-convert ang mga petsa ng kapanganakan sa edad ay nangangailangan ng simpleng aritmetika gamit ang DateTime library. Ito ay magbibigay-daan sa amin na mahanap ang edad ng mga indibidwal sa pamamagitan ng pagkalkula ng pagkakaiba sa pagitan ng petsa ng kanilang kapanganakan at ng kasalukuyang petsa

Magbasa Pa

Ang Pandas ay isang mahalagang tool sa mundo ng pagmamanipula at pagsusuri ng data kapag nagtatrabaho sa Python. Ang flexibility at kadalian ng paggamit nito ay ginagawa itong angkop para sa malawak na hanay ng mga gawain na nauugnay sa paghawak at pagsusuri ng data. Ang isang karaniwang problemang kinakaharap kapag nagtatrabaho sa Pandas ay ang pag-convert ng mga dtype ng petsa mula sa Object patungo sa ns gamit ang UTC timezone. Ang conversion na ito ay kinakailangan dahil, sa ilang mga dataset, ang mga column ng petsa ay hindi kinikilala bilang mga dtype ng petsa bilang default at sa halip ay itinuturing na mga object.

Magbasa Pa

Ang Pandas ay isang malakas at malawakang ginagamit na library ng Python para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data. Ang isang karaniwang gawain kapag nagtatrabaho sa mga dataset ay ang pangangailangang maghanap ng mga natatanging halaga sa bawat column. Maaari itong makatulong sa pag-unawa sa pagkakaiba-iba at pamamahagi ng mga halaga sa iyong data, pati na rin sa pagtukoy ng mga potensyal na outlier at error. Sa artikulong ito, tutuklasin namin kung paano maisakatuparan ang gawaing ito gamit ang Pandas at magbigay ng detalyadong sunud-sunod na paliwanag ng code na kasangkot. Tatalakayin din natin ang ilang nauugnay na library at function na maaaring maging kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa mga natatanging value at iba pang mga gawain sa pagsusuri ng data.

Magbasa Pa

Sa mundong hinihimok ng fashion ngayon, ang pakikitungo sa malalaking set ng data ay medyo karaniwan, at ang mga pandas ay isang sikat na library sa Python na nagbibigay ng makapangyarihan, madaling gamitin na mga tool sa pagmamanipula ng data. Kabilang sa napakaraming iba't ibang mga format ng data, ang Parquet ay malawakang ginagamit para sa mahusay nitong columnar storage at magaan na syntax. Ang Amazon S3 ay isang sikat na opsyon sa storage para sa iyong mga file, at ang pagsasama nito sa mga panda ay maaaring makabuluhang mapabuti ang iyong daloy ng trabaho. Sa artikulong ito, tuklasin natin kung paano basahin ang mga Parquet file mula sa Amazon S3 gamit ang malakas na library ng pandas.

Magbasa Pa

Ang max deviation sa Pandas ay isang kawili-wiling paksa pagdating sa pagsusuri at pagmamanipula ng data gamit ang sikat na Python library Pandas. Ang isa sa mga pangunahing aspeto ng pagsusuri ng data ay ang pagtukoy sa pagkakaiba-iba sa loob ng data, na maaaring gawin sa pamamagitan ng pagkalkula ng maximum na paglihis. Sa artikulong ito, matututunan natin kung paano mag-compute ng max deviation sa Pandas, mag-explore ng iba't ibang approach at mas malalim na suriin ang ilang nauugnay na library at function na magagamit para malutas ang problemang ito.

Magbasa Pa

Sa mundo ng pagsusuri ng data, karaniwan nang makatagpo ng mga dataset na naglalaman ng mga timestamp. Minsan, maaaring gusto nating pasimplehin at isaalang-alang lamang ang petsa, na maaaring maging kapaki-pakinabang para sa iba't ibang layunin gaya ng pagsusuri ng mga trend, pagtataya, o visualization. Sa artikulong ito, ipapakita namin sa iyo kung paano **mag-convert ng column ng mga timestamp ng Pandas hanggang sa kasalukuyan** gamit ang Python, na ginagawang mas madali para sa iyo na magtrabaho at maunawaan ang iyong data. Gagabayan ka namin sa isang solusyon, magbibigay ng sunud-sunod na paliwanag ng code, pati na rin ang pag-aralan ang ilang nauugnay na library at function na higit na maaaring makinabang sa iyong mga kasanayan sa pagmamanipula ng data.

Magbasa Pa

Ang Pandas ay isang malakas na library ng Python para sa pagsusuri at pagmamanipula ng data, na malawakang ginagamit sa iba't ibang mga domain, kabilang ang mundo ng fashion. Gamit ang mga Panda, makikita ng mga eksperto sa fashion at developer ang mga trend, pattern, at insight sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga dataset na nauugnay sa industriya ng fashion. Sa artikulong ito, susuriin natin ang makapangyarihang mga function ng Pandas, ibig sabihin at kabuuan, at ang kanilang mga aplikasyon sa pagsusuri ng data ng fashion.

Magbasa Pa

Ang Pandas ay isang malawakang ginagamit na library ng Python para sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, at iloc ay isang mahalagang function sa loob ng library na nagbibigay-daan sa mga user na pumili at manipulahin ang data sa pamamagitan ng integer-based indexing. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa malalaking dataset. Sa artikulong ito, tutuklasin natin ang paggamit ng pandas iloc sa iba't ibang mga sitwasyon at ipaliwanag kung paano gumagana ang function nang sunud-sunod upang matulungan kang maunawaan ang kahalagahan nito at mga potensyal na aplikasyon sa pagsusuri ng data.

Magbasa Pa

Ang Pandas ay isang sikat na library ng Python na nagpapadali sa pagmamanipula at pagsusuri ng data, na nag-aalok ng malawak na hanay ng mga function para sa paghawak ng mga petsa at oras. Ang isang karaniwang kaso ng paggamit sa pagsusuri ng data ay ang pagkalkula ng pagkakaiba sa pagitan ng mga petsa sa mga buwan. Sa artikulong ito, tutuklasin namin ang isang diskarte upang makamit ito gamit ang Pandas, kasama ang sunud-sunod na paliwanag ng code. Bukod dito, tatalakayin natin ang ilang iba pang nauugnay na mga aklatan at mga function upang mapahusay ang ating pag-unawa sa problema.

Magbasa Pa