Публикации по теме 'pandas'
Изучение трендов фитнес-данных: анализ тренировок с помощью Python
Получите ценную информацию, оптимизируйте свои тренировки и достигайте своих целей с помощью Python
Любители фитнеса часто отслеживают свои тренировки, чтобы следить за прогрессом и достигать своих целей в фитнесе. В этой статье мы углубимся в мир анализа данных о фитнесе с использованием Python. Анализируя тренировки за два года, мы стремимся выявить тенденции, закономерности и идеи, которые могут помочь людям оптимизировать свои занятия фитнесом.
Содержание:
Сбор и..
Различные способы создания DataFrame в Pandas
1. Из словаря. Это один из наиболее распространенных способов создания DataFrame. Как объяснялось ранее, ключи становятся столбцами, а значения — строками.
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 22],
'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']
}
df_dict = pd.DataFrame(data)
print(df_dict)
Выход:
Name Age Country
0 Alice 25 USA
1 Bob 30 Canada
2 Charlie 22 UK
2. Из списка списков: каждый внутренний список..
Pandas GroupBy, простое объяснение
Пошаговые примеры и различные варианты использования Pandas GroupBy
Введение
В сообществе специалистов по данным Pandas стал очень популярным фреймворком для обработки и манипулирования данными. Он основан на Python , очень простом и универсальном языке, с которым мы все знакомы. Он предлагает множество полезных функций, помогающих преобразовывать данные в нужный формат. Одна из них — groupby , функция, которая может разбивать строки DataFrame на группы на основе значений..
7 тактик для борьбы с несбалансированными классами в базе данных машинного обучения
Вы работаете со своим набором данных. Вы создаете классификационную модель и сразу получаете точность 95%. « Потрясающе » 👌 думаете вы. Вы погружаетесь немного глубже и обнаруживаете, что 95% данных принадлежат одному классу. Проклятие! что делать??? 🤨🤔
Не волнуйтесь 🤫
познакомитесь с тактикой, которую вы можете использовать для достижения отличных результатов в наборах данных машинного обучения с несбалансированными данными.
Разочарование!
Несбалансированные данные могут..
Эффективные методы работы с большими наборами данных.
Мы все чувствуем себя постоянно перегруженными сумасшедшими и сложными жизненными проблемами, но с инновационными идеями и логическими техническими решениями в современном мире нет ничего невозможного.
Работа с большими наборами данных может быть сложной задачей, с которой мы не сталкиваемся, поскольку большинство компаний обращаются к поставщикам облачных услуг. Что происходит, когда у нас нет доступа к облачному серверу, значит ли это, что битва остается неподтвержденной.
Что ж, ни..
Преимущество производительности операций без копирования DataFrame
Как StaticFrame может превзойти Pandas, используя представления массива NumPy
Массив NumPy — это объект Python, который хранит данные в непрерывном буфере C-массива. Превосходная производительность этих массивов обусловлена не только их компактным представлением, но и способностью массивов совместно использовать представления этого буфера среди многих массивов. NumPy часто использует операции с массивами без копирования , создавая производные массивы без копирования подчиненных..
Уловка Pandas # 1 - Измените количество строк по умолчанию, возвращаемых из метода head
Метод pandas DataFrame head по умолчанию возвращает первые 5 строк. Это контролируется параметром n . В этом трюке мы будем использовать partialmethod из стандартной библиотеки functools , чтобы установить n на другое число. Этот трюк доступен на YouTube-канале Dunder Data (подписывайтесь!) .
Стать экспертом
Если вы хотите, чтобы вам доверяли принимать решения с помощью панд, вы должны стать экспертом. Я полностью освоил pandas и разработал курсы и упражнения, которые..
