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"
Пересказ статьи Ashley Biddle. From SQL to Pandas: Your Translation Guide!
5 распространенных запросов SQL, транслируемых в функции Pandas.
В то время как SQL является основным языком для выборки данных в реляционных базах данных, а Pandas является популярной библиотекой Python для манипуляции данными, SQL и Pandas во многом похожи. Понимание основ SQL может облегчить изучение Pandas. Используйте ваши знания SQL для изучения манипуляции данными в Python с Pandas.
Продолжить чтение "От SQL к Pandas: руководство по переходу"
Пересказ статьи Insufficient. Pandas Commands I Frequently Use to Analyze Data
Pandas является широко используемой библиотекой среди тех, кто занимается наукой о данных. Она позволяет манипулировать таблицей как мы того пожелаем. В этой статье я собираюсь поделиться с вами теми командами Pandas, которые я часто использую.
Здесь я буду в качестве примера использовать набор данных по
статистике покемонов. Она не самая современная, но все еще используемая! В этой статье я буду называть dataframe сокращенно ‘df’.
Продолжить чтение "Команды Pandas, которые я часто использую для анализа данных"
Пересказ статьи Robert Sheldon. Retrieving MySQL data from within Python
Приложения всех типов обычно получают доступ к MySQL для извлечения, добавления, обновления или удаления данных. Эти приложения могут быть написаны на Python, Java, C# или другом языке программирования. Большинство языков поддерживают множество методов для работы с базой данных MySQL и манипуляции ее данными.
Подход, который вы выбираете при доступе к MySQL, будет зависеть от используемого языка программирования и подключения, которое вы предпочтете для взаимодействия с базой данных. Какой бы подход вы ни выбрали, обычно в каждой среде применяются одни и те же основные принципы. Вы должны установить соединение с базой данных, а затем выполнять команды для извлечения или модификации данных.
Продолжить чтение "Получение в Python данных из MySQL"
Пересказ статьи Achyut Tripathi. Python Exception Handling using Try, Except, Else and Finally
Ошибки компиляции и времени исполнения являются двумя категориями проблем, которые могут возникать в любом языке программирования. Ошибки компиляции выявляются на стадии компиляции исходного кода и вызываются неправильным синтаксисом или семантикой. Ошибки времени исполнения обрабатываютcя иначе, и мы рассмотрим различные аспекты обработки на примере кода Python.
Обработка ошибок делает код более надежным, защищая его от ошибок, которые могут вызвать неожиданное прерывание работы программы. Концепция обработки исключений в Python используется для обслуживания ошибок и исключений.
Продолжить чтение "Обработка исключений в Python, используя Try, Except, Else и Finally"
Пересказ статьи Levi Masonde. Import Data from an Excel file into a SQL Server Database using Python
Есть много способов загрузить данные из Excel в SQL Server, но иногда полезно использовать те инструменты, которые вы знаете лучше всего. В этой статье мы рассмотрим как загружать данные из Excel в SQL Server с помощью Python.
Продолжить чтение "Импорт данных из файла Excel в базу данных SQL Server с помощью Python"
Пересказ статьи Ian Fogelman. How to Automate Backend Processes in SQL Server Instance with Python
Автоматизация серверных (backend) процессов в экземпляре SQL Server является традиционной задачей. Будь то обновление статистики, перестройка индексов, чтение или удаление данных или другие среды программирования, интегрирующиеся с RDMS, все это исключительно важно. В этой статье рассматриваются те виды задач, которые могут быть выполнены с помощью различных методов, доступных в модулях Python.
Продолжить чтение "Как автоматизировать серверные процессы в экземпляре SQL Server с помощью Python"
Пересказ статьи Emmitt Albright. A Quick Start to Running Python Code in SQL Server
В SQL Server 2016 была реализована идея выполнения скрипта на языке R изнутри SQL Server. В SQL Server 2017 эта возможность получила название Machine Learning Services (службы машинного обучения) и расширена возможностью выполнять код на языке Python. В этой статье дается краткое руководство по выполнению кода Python изнутри SQL Server и новым методам преобразования данных.
Продолжить чтение "Краткое руководство по запуску кода Python в SQL Server"
