Пересказ статьи Pawan Kumar Ganjhu. Exploring Pandas in Python Filter and Pivot Operations with Sample Data
Pandas является мощной библиотекой манипуляции данными в Python, а функции Filter и Pivot - полезными инструментами для работы с объектами DataFrame. Давайте рассмотрим каждый из них, используя образец данных.
Продолжить чтение "Изучение Pandas в Python: операции Filter и Pivot на примерах"
Пересказ статьи Zaid Ullah. Mastering Data Manipulation with Pandas: 15 Essential Functions You Need to Know
Введение
Pandas является мощной библиотекой манипуляции данными в Python, которая предоставляет огромное число функций и инструментов для эффективного анализа и преобразования данных. Являетесь ли вы специалистом по данным, аналитиком или новичком, желающим освоить манипулирование данными, понимание этих важных функций Pandas значительно повысит ваши навыки. В этой статье мы углубимся в изучение каждой функции, исследуя ее назначение и практическое применение на примерах кода.
Продолжить чтение "15 основных функций манипулирования данными с помощью Pandas, которые вам нужно освоить"
Пересказ статьи Sandyjtech. Creating a database using Python and SQLAlchemy
SQLAlchemy является потрясающей библиотекой объектно-реляционного сопоставления (ORM), которая позволяет нам взаимодействовать с базами данных, используя Python. Я объясню шаг за шагом как создать базу данных, используя Python и SQLAlchemy.
Продолжить чтение "Создание базы данных, используя Python и SQLAlchemy"
Пересказ статьи Daniel Calbimonte. SQL Server and Python Tutorial
Введение
В этой статье мы рассмотрим подключение к SQL Server в Python с помощью библиотеки pyodbc. Если вы являетесь администратором базы данных SQL, то мы настоятельно рекомендуем
выполнение скриптов Python в SSMS.
Однако некоторые Python-разработчики предпочитают работать непосредственно с Python, а не в SSMS с включением скриптов. Мы рассмотрим следующие темы:
Продолжить чтение "Учебник по SQL Server и Python"
Пересказ статьи Nathan Rosidi. Ranking in Python and SQL
Мы обсуждали основы ранжирования в Python в нашем руководстве
“Methods for Ranking in Pandas”, где рассматривались наиболее употребимые параметры функции ранжирования в Pandas. В частности, мы изучали различные методы ранжирования, которые имеют решающее значение в борьбе с родственными значениями. Помимо методов ранжирования функция ранжирования в Pandas обладает и другими параметрами, которые позволяют выполнить дальнейшую настройку и уточнение способа определения рангов. Понимание этих параметров важно при работе с наборами данных, которые требуют более таких сложных методов ранжирования, как процентильное ранжирование или работа с недостающими данными.
Продолжить чтение "Ранжирование в Python и SQL"
Пересказ статьи Avi Chawla. Pandas Exercise for Data Scientists — Part 2
Библиотека Pandas всегда привлекала специалистов по данным своими изумительными возможностями. Она несомненно является важным инструментом для обработки и манипуляции данными.
Поэтому для расширения ваших экспертных знаний и знакомства с огромным числом популярных среди специалистов по данным функций Pandas я представляю вторую часть "Упражнение Pandas". Первую часть вы можете найти по
ссылке.
Продолжить чтение "Упражнение Pandas для специалистов по данным — часть 2"
Пересказ статьи R. Gupta. The Power of Crosstab Function in Pandas for Data Analysis and Visualization
Pandas является популярной библиотекой Python для анализа и манипуляции данными. Она предоставляет мощные инструменты для работы с табличными данными, включая такие структуры как ряды и фреймы данных, и функции для очистки, слияния и изменения формы данных.
Одним из наиболее полезных инструментов для анализа табличных данных в Pandas является функция crosstab(). Эта функция позволяет вам рассчитать таблицу частот двух и более переменных, которые суммируют разбросанные в данных значения и позволяют выявить связь между переменными. Перекрестная табуляция (или crosstab) является важным инструментом для анализа двух категориальных переменных в наборе данных. Она дает сводную таблицу распределения частот двух переменных, позволяя увидеть взаимосвязь между ними и идентифицировать любые шаблоны или тренды.
Продолжить чтение "Возможности функции Crosstab в Pandas для анализа и визуализации данных"
Пересказ статьи RaviTeja G. Advanced Pandas: A Comprehensive Handbook for Data Enthusiasts
Это вторая часть нашего руководства по науке о данных с Pandas. В
части 1 мы заложили основы изучения структур данных, загрузки данных, очистки, выборки, индексации и манипуляции данными. Однако исследование данных на этом не заканчивается, правильно?
Теперь, во второй части, мы рассмотрим более продвинутые темы агрегации данных, анализа, визуализации, обработки данных временных рядов и другие.
Продолжить чтение "Продвинутый Pandas: исчерпывающее руководство для энтузиастов данных"
Пересказ статьи Tirendaz AI. Working with Text Data in Pandas
Реальные наборы данных состоят не только из чисел, они также включают текст. При анализе данных важно уметь работать с этим текстом.
В этой статье я собираюсь поговорить на следующие темы:
- Как использовать методы работы со строками в Pandas?
- Как использовать регулярные выражения в Pandas?
- Примеры работы с набором данных IMDb
Продолжить чтение "Работа с текстовыми данными в Pandas"
Пересказ статьи Muhammad Mustafa. How to Boost Your Data Analysis: A Guide to Effective Data Cleaning with Python
В эру больших данных на бизнес и разработчиков обрушиваются огромные объемы информации. При этом данные зачастую далеко не идеальны и требуют значительной подготовки, прежде чем они смогут использоваться для анализа. Очистка данных - это обнаружение и исправление ошибок, несогласованности и неточности в наборах данных, чтобы гарантировать качество данных. Python с его богатой экосистемой библиотек предлагает мощные инструменты для эффективной очистки и подготовки данных для анализа. В этой статье мы рассмотрим различные методы и библиотеки Python, которые могут помочь вам привести ваши данные в порядок.
Продолжить чтение "Как улучшить анализ данных: эффективная чистка данных с помощью Python"
Пересказ статьи Haq Nawaz. How to Connect & Query SQL Server using Python
Сегодня я расскажу, как подключиться к базам данных SQL, используя Python. Это распространенный вопрос, который возникает в
серии ETL. Поэтому я решил рассмотреть его и направлять посетителей сюда, если у них возникнут проблемы с подключением.
Эта установка SQL Server позволит нам:
- Установить подключение к базе данных SQL Server из Python
- Выполнять запросы к базе данных SQL Server
- Извлекать и сохранять данные в фрейме данных
Продолжить чтение "Как, используя Python, подключиться к SQL Server и выполнить запрос"
Пересказ статьи Tirendaz AI. Practical Data Analysis with Pandas
Реально существующие данные - "грязные". Они требуют предварительной очистки, чтобы осуществлять их анализ. Pandas является наиболее часто используемой библиотекой Python для очистки данных. В то же время Pandas является очень мощной библиотекой для анализа данных. В этой статье я покажу вам, как анализировать данные с помощью Pandas на реальном наборе данных.
Продолжить чтение "Практический анализ данных с Pandas"
Пересказ статьи Priyanshu Garg. How To Import Excel File into MySQL Workbench Using Python
Существуют различные методы, с помощью которых мы можем загрузить данные в MySQL, такие как команда Load data infile и мастер импорта табличных данных. Зачем тогда нам нужен Python для загрузки данных в MySQL Workbench? Причина проста:
- Чем больше данных, тем больше времени займет загрузка данных в MySQL Workbench.
- Не нужно создавать схему таблицы, Python автоматически сделает это за вас.
Продолжить чтение "Как импортировать файл Excel в MySQL Workbench, используя Python"
Пересказ статьи Muhammad Sa'duddin. Python for Data Analysis and Data Visualization
Ранее мы обсуждали анализ данных с помощью SQL. Теперь я выполню анализ данных, используя Python. Но прежде, если вы хотите прочитать мою статью об анализе с помощью SQL, вот
ссылка.
Для тех, кто не в курсе, скажу, что Python является языком программирования, который может использоваться в web и разработке программного обеспечения, науке о данных и анализе данных. Python классифицируется как высокоуровневый язык программирования, который довольно легко изучить и который весьма популярен в настоящее время.
Продолжить чтение "Python для анализа и визуализации данных"
Продолжить чтение "Индексация, выборка и фильтрация в Pandas"