Итерация по DataFrames pandas определенно не лучшая практика, и вам следует рассматривать это только тогда, когда это абсолютно необходимо, и когда вы исчерпали все другие возможные варианты, которые, вероятно, будут более элегантными и эффективными.

Сегодня существует так много платформ социальных сетей, где вы найдете так много создателей контента в самых разных областях. Как потребитель социальных сетей, количество подписчиков, которые у вас есть, может не представлять для вас интереса, но как создателю контента или как бизнесмену количество подписчиков, которые у вас есть, важно для вашего контента для охвата большей аудитории. Таким образом, задача прогнозирования подписчиков в социальных сетях очень важна для каждого создателя контента и каждого бизнеса, который полагается на социальные сети. Так что, если вы хотите узнать, как предсказать количество подписчиков в социальных сетях на следующий месяц, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам о задаче прогнозирования подписчиков в социальных сетях с помощью машинного обучения с использованием Python.

Представьте себе: вы находитесь в процессе сбора источников данных для создания нового отчета и понимаете, что некоторые наборы данных все еще обновляются вручную вашими заинтересованными сторонами и хранятся в таблицах Google… звучит знакомо?

В этом случае у вас есть два варианта: либо вы запустите ускоренный курс, чтобы научить своих менее технических коллег работе с SQL и хранилищами данных, либо вы сами автоматизируете процесс с помощью Python.

В этом руководстве вы узнаете, как извлекать наборы данных из электронной таблицы Google с помощью Python, подключившись к API Google Диска, а затем сохранить их в таблице базы данных с помощью пакета SQLAlchemy.

Каждую точку на Земле можно определить по ее координатам, т.е. по широте и долготе. Большая часть адресов, которые мы получаем из реального мира, находится в текстовой форме, из-за чего трудно получить доступ к идеальному местоположению данного адреса на карте.

Геокодирование - это метод, при котором мы представляем строку адресов в соответствующие значения широты и долготы, что позволяет удобно находить и наносить данный адрес на карту.

Geopandas расширяет свои функциональные возможности для геокодирования с помощью GeoPy, который является дополнительной зависимостью Geopandas.

В этой статье мы будем использовать Geopandas для получения координат заданных адресов в текстовой форме.

Позвольте мне дать вам настолько мощный инструмент, что он изменит способ, которым вы начинаете анализировать свои наборы данных - профилирование Pandas. Больше не нужно искать способы описать свой набор данных с помощью функций max() и min().

В этом руководстве мы узнаем, как нормализовать данные в Python. При нормализации меняем масштаб данных. Чаще всего масштабирование данных изменяется в диапазоне от 0 до 1.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. От простых до сложных визуализаций - это библиотека для большинства.

В этом уроке мы рассмотрим, как построить график рассеивания в Matplotlib.

Pandas - чрезвычайно популярный фреймворк для обработки данных в Python. Во многих случаях вам может потребоваться перебрать данные - либо для их распечатки, либо для выполнения с ними некоторых операций.

В этом руководстве мы рассмотрим, как перебирать строки в Pandas DataFrame.

Спортивная аналитика - одно из важнейших направлений науки о данных. Прогресс в методах сбора и анализа данных сделал команды более привлекательными для адаптации стратегий, основанных на аналитике данных.

Анализ и визуализация данных - самый важный и трудоемкий процесс. Нам нужно потратить много времени, чтобы четко проанализировать, о чем эти данные и что они пытаются рассказать. Мы используем различные типы библиотек и функций Python для визуализации шаблонов и аномалий в наборе данных, чтобы познакомиться с набором данных.