Публикации по теме pandas

Публикации по теме 'pandas'

Как преобразовать Pandas DataFrame в массив NumPy

Преобразование кадра данных pandas в массив NumPy Введение При работе с pandas DataFrames иногда может быть полезно преобразовать их в массивы NumPy. Последнее кажется более эффективным с точки зрения памяти, особенно когда речь идет о выполнении некоторых сложных математических операций над данными. Это особенно актуально, когда вы работаете с относительно небольшими объемами данных (скажем, 50 тысяч строк или меньше). Pandas обычно превосходит ndarray в случаях, когда требуется..

3 простых способа сравнить два кадра данных Pandas

Наука о данных 3 простых способа сравнить два кадра данных Pandas Быстро узнайте, как найти общие и необычные строки между двумя пандами DataFrames. Это простая задача — если вы используете встроенные методы в pandas. В Python Pandas DataFrame — это простейшая структура данных, в которой вы можете хранить данные в табличной форме, т. е. в виде строк и столбцов, и работать с ними, чтобы получить полезную информацию. При работе с реальными сценариями одна из распространенных..

P для власти. P для панд. И P для pyplot

Мы все знаем, что для ученого данных Pandas — это сила. Если нет, вы должны пойти и проверить мой предыдущий пост о силе панд . Сегодня мы проверим, как мы можем преобразовать эту мощь в визуализацию с помощью pyplot. Когда мы изучаем данные, иногда бывает очень удобно представить результаты в визуальном виде. Кто-то правильно сказал — «Картинка стоит тысячи слов». Визуализация позволяет чрезвычайно легко показать тенденции в данных. Если вы попытаетесь представить аналогичные данные..

Основные функции Pandas для эффективного анализа данных

1. pd.read_csv, pd.read_excel: Первая функция, о которой следует упомянуть, и один из наиболее важных методов Pandas — это чтение файлов CSV (значения, разделенные запятыми), Excel. Функции говорят сами за себя. Они используются для чтения файлов CSV и Excel в формате Pandas DataFrame. pd.read_csv имеет множество параметров, которые позволяют пользователям настраивать поведение функции. filepath_or_buffer : путь или буфер к файлу CSV для чтения. sep : разделитель,..

Использование категориальных данных в качестве числовых данных для машинного обучения

Допустим, мы работаем над моделью линейной регрессии (LR), где нам нужно обрабатывать категориальные данные в качестве входных данных. Например, прогнозирование цены автомобиля, где важны такие атрибуты, как название модели или марки. Обработка данных перед их подачей в модель машинного обучения (ML) является одним из наиболее важных этапов в процессе обучения модели. Без надлежащей предварительной обработки данных не имеет значения, насколько продвинута наша модель, в конечном итоге она..

Обработка данных с помощью Pandas; Машинное обучение в реальной жизни

Сегодня мы увидим некоторые важные методы для обработки немного более сложных данных, чем примеры, которые я использовал раньше из sklearn data-set, с использованием различных функций pandas . Этот пост поможет вам организовать сложный набор данных для решения реальных проблем, и в конечном итоге мы рассмотрим пример логистической регрессии данных. Подробнее об очистке данных вы можете прочитать в этом сообщении . Вы можете скачать файл данных из моего репозитория на github под..

Введение в машинное обучение, глубокое обучение и компьютерное зрение (часть 5)

Глава 1: Машинное обучение 5. Панды Pandas — это мощная и популярная библиотека с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных в Python. Он предоставляет универсальный набор структур данных и функций, упрощающих очистку, исследование и преобразование данных. В этой статье мы рассмотрим ключевые методы Pandas, его основные варианты использования и продемонстрируем некоторые фрагменты кода, чтобы продемонстрировать его возможности. 5.1. Структуры данных Pandas..