No video :(

C-55 - Pandas 1 بانداس - العمليات الأساسية

Подписаться 96 тыс.

Просмотров 21 тыс.

50% 1

هذه المحاضرة هي جزء من سلسلة محاضرات علم تعليم الآلة machine learning
كود بايثون الخاص بكل الحلقات هنا
docs.google.co...
يمكنك مشاهدة جميع الحلقات هنا
www.youtube.co...
و يمكنك متابعتنا علي الصفحة الخاصة بنا علي الفيس بوك
/ machine.learning.art
كما يمكنك الانضمام للمجموعة الخاصة بنا هنا
/ machine.learning.art

Опубликовано:

19 авг 2024

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист

Посмотреть позже

Комментарии : 21

@NabilMO_O 5 лет назад

25 % IN STATISTICS CALLED first quartile 50% IN STATISTICS CALLED Median 75% IN STATISTICS CALLED Third quartile

@haddad__abdelaziz320 5 лет назад

دورتك رائعة جدا شكررا أخي الكريم جميل من يتصدق بالعلم النافع شكرا لك مجددا

@haddad__abdelaziz320 5 лет назад

أخي الكريم الفرق بين العبارات الثلاث import time from time import sleep from time import * ممكن توضيح وشكرا لك مسبقا

@MrRoBot-wn4kp 5 лет назад

الtime تعتبر مكتبه لوحدها .في العباره الاولى تقول لبايثون ادرجلي التايم بشكل كامل بكل مايحتوي .. اما الثانيه انت محدد له انك محتاج فقط الsleep من هذه المكتبه .والعباره الاخيره تشبه العباره الاولى

@massarelbarmaja 4 года назад

انا متابع محاضراتك و الله ربي يوفقك و يوفقنا معك انا الان من طلابك ,,,شكرا واصل اخي

@mohamedelrouby6821 3 года назад

لو تقبلت نصيحتي .لو فصلت مكتبات باندس و numpy و كل المكتبات في قائمة منفصلة تكون اسرع في الوصول ليها و افضل في البحث

@redouanelarbiboufeniza9141 3 года назад

تبارك الله فيك و في علمك ,جزاك الله كل خير هذه سبحان الله صدقة جارية

@zahraamahmoud9968 3 года назад

شكرا لحضرتك علي هذا المجهود المتقن انا لما بدات اتعلم في المجال كانت اكبر مشكله هي اللغه لكن فيديوهات تعريب العلوم في القناه ساعدتني

@user-bq3zu2sm8w 3 года назад

يعطيك العافية عالمجهود العظيم

@user-vf7ud4tb2h 11 месяцев назад

جزاك الله خيرا

@muhamed_alashmnty 14 дней назад

The homework 28:00

@salahsanaah 4 года назад

الله يعطيك العافية ...البيانات المستعملة من وين ممكن انزلها عشان التطبيق عليها

@user-my2zq6td8z 11 месяцев назад

>>> import pandas as pd >>> data = pd.Series((0.25, 0.5, 0.75, 1.0)) >>> print(data[1]) 0.5 >>> print(data[1:3]) 1 0.50 2 0.75 dtype: float64 >>> print(data[1:3:2]) 1 0.5 dtype: float64

@user-my2zq6td8z 11 месяцев назад

>>> print(data[1:3:-2]) Series([], dtype: float64) >>>