Pandas Учебники

В этой лабораторной работе вы изучите основные методы очистки данных с использованием библиотеки Pandas, включая обработку пропущенных значений, удаление дубликатов и исправление типов данных.

В этой лабораторной работе вы изучите основные способы создания DataFrame в Pandas, в том числе из словарей, а также как настраивать столбцы и индексы.

В этой лабораторной работе вы научитесь вычислять различные описательные статистики для Pandas DataFrame, включая среднее, медиану, минимум/максимум и другие.

В этой лабораторной работе вы изучите основные методы фильтрации данных в Pandas DataFrame, включая булеву индексацию, комбинирование условий, использование isin и обработку отсутствующих значений.

В этой лабораторной работе вы изучите основы группировки и агрегации данных с использованием библиотеки Pandas. Вы попрактикуетесь в использовании groupby() для создания групп и применения различных агрегирующих функций.

В этой лабораторной работе вы начнете работу с Pandas, мощной библиотекой для анализа данных в Python. Вы научитесь проверять ее установку, импортировать, создавать базовую Series, получать доступ к ее элементам и проверять ее свойства.

В этой лабораторной работе вы изучите основы чтения внешних данных в Pandas DataFrame. Вы будете использовать мощную функцию `read_csv` и ее ключевые параметры для работы с различными реальными форматами CSV-файлов.

В этой лабораторной работе вы изучите основные методы выбора и подмножества данных из Pandas DataFrames, включая выбор столбцов, строк и специфических срезов данных.

В этой лабораторной работе вы изучите основные методы сортировки данных в DataFrame Pandas. Вы рассмотрите сортировку по одному и нескольким столбцам, управление порядком сортировки и управление индексом DataFrame после операций сортировки.

LabEx предоставляет онлайн-песочницу Pandas — готовую среду, которая позволяет мгновенно приступить к работе с Python и предустановленной библиотекой Pandas.

В этом проекте вы научитесь создавать модель машинного обучения для классификации, чтобы предсказать статус риска для держателей кредитных карт. Проект включает в себя предобработку данных, обучение модели на основе методов опорных векторов (SVM) и сохранение результатов предсказания в файл CSV.

Подготовьтесь к собеседованиям по Pandas с помощью этого исчерпывающего руководства, охватывающего структуры данных, операции, очистку данных, анализ и распространенные сценарии использования.