Ловите ли вы себя на том, что мечтаете о фреймворках данных и сериалах Pandas? Проводите ли вы часы напролет, выполняя сложные манипуляции и агрегации, едва замечая боль в спине и все это время думая: “Это так весело”?

Что ж, с таким же успехом вы могли бы быть продвинутым пользователем Pandas, даже не осознавая этого. Присоединяйтесь к клубу поклонников панд, достигших этого редкого уровня, и примите тот факт, что вы официально являетесь мастером обработки данных.

Изучение того, как использовать экосистему Python для аудита качества данных.

Python - это объектно-ориентированный язык программирования, и существуют различные способы представления данных в виде объектов. Простые объекты могут быть представлены словарями с парами ключ-значение. А более сложные могут быть представлены некоторыми специальными классами данных, включая namedtuple, data class и Pedantic models.

В этом посте мы познакомим вас с этими типами данных на простых примерах. Затем мы можем выбрать тот, который наиболее подходит для решения конкретных задач.

Pandas - одна из наиболее широко используемых библиотек в сообществе Data Science, и это идеальный инструмент для манипулирования данными, очистки и анализа.

Вы уже испытали на себе парадокс дня рождения. Мы в этом уверены.

Это один из тех парадоксов, которые имеют место в реальной жизни. Вспомните свое время в детском саду, начальной или старшей школе. Или даже подумайте о своей группе друзей. Сколько вы знаете случаев, когда у двух людей был один и тот же день рождения (день и месяц)?

Исследовательский анализ данных (EDA) - это процесс анализа данных с целью обобщения их основных характеристик, часто с помощью визуальных методов. Это важный шаг в процессе анализа данных, поскольку он помогает понять данные и выявить любые проблемы или инсайты, которые могут быть скрыты в них. Эта статья служит всеобъемлющим руководством по EDA, охватывающим его ключевые концепции, лучшие практики и примеры того, как выполнять EDA на реальных наборах данных из Kaggle.

Извлечение данных является важным аспектом проектирования эффективных приложений при разработке программного обеспечения. Обычно приложениям для функционирования требуются данные из базы данных. Доступ к данным является критическим фактором производительности, который необходимо тщательно учитывать в этом отношении. Тремя распространенными методами загрузки данных из базы данных являются отложенная, нетерпеливая и явная загрузка. В этой статье мы рассмотрим различия между этими методами, а также их преимущества и недостатки.

Здесь мы поделимся некоторыми приемами Python и Pandas, чтобы помочь аналитикам данных и специалистам по данным быстро освоить новые ценные концепции, о которых они могут не знать.

Очень важно обеспечить хорошее качество данных перед запуском моделей машинного обучения. Если мы введем некачественные данные в эти модели, это может привести к неожиданным или непреднамеренным последствиям. Однако проведение подготовительной работы с данными и попытка понять, что у вас есть, а чего нет, отнимают очень много времени. Часто этот процесс может занимать до 90% времени, доступного для проектов.

Pandas - одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.