Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
stepik.org/a/1... Если не можешь напрямую покупать со Stepik, заказывай отсюда:
avecoders.gith... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: stepik.org/a/1... Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: stepik.org/a/1... Курс: "Поколение Трансформеров": Нейросети для Естественного Языка (NLP)
Вне Свифта (Россия, Беларусь): stepik.org/a/1...
Свифт (Все остальные): avecademy.teac...
Практический Курс по Python:
Stepik: stepik.org/a/1...
Udemy: www.udemy.com/...
Аве, Кодер!
За этот часовой интенсив, мы с нуля освоим популярную библиотеку Python Pandas, знание которой просто необходимо для развития в Машинном Обучении (Machine Learning) и Data Science.
Максимум полезности в минимум времени. Enjoy!
Github Repo с файлами:
github.com/Ave...
Тайм-коды:
0:34 date_range() создать последовательность
0:57 DataFrame() табличная структура данных, похожа и на excel и на массив numpy
1:45 pandas часто используется в качестве вспомогательной библиотеки в машинном обучении и работе с данными. Основные способы её применения и методы
1:58 обращение к столбцу [' '] апостроф
2:15 слайсы, срезы структур данных. К строкам без апострофа
2:35 обращение по индексам в виде даты
3:12 loc() локация
4:57 арифметические вычисления
6:23 обращение к одному отдельному значению одного отдельного элемента
7:08 iloc() вывод по индексам
8:31 операторы сравнения. NaN (Not-A-Number)
9:40 copy() копировать массив. Добавление столбца
11:36 Series() Серия - структура данных, для работы с последовательностью одномерных данных. Массив с расширенными возможностями. Изменяемая структура данных
13:32 at() В
14:12 iat() индекс в
14:54(+) pandas: можно работать внутри вместе и с numpy и с pandas
16:16 missing data работа с неровными данными
19:50 reindex() реиндексирование
20:35 dropna() удалить NaN (все данные, которых нет)
21:08 fillna() заполнить все данные, которых нет
21:35 isnull() Результат - бул (ноль это или нет)
22:28 set_option(), describe(). указать, какими мы хотим видеть элементы stats
23:18 mean() среднее значение
23:48 apply() функция в функции
24:21 concat() функция конкатенации
26:13 append() добавить в конец
26:30 merge() соединение, как в базе данных
27:22 read_csv , head() импорт данных из интернета import data из kaggle и uci считать файлы в разных форматах можно
29:04 to_csv() запись файла
29:53 read_excel() считать Grouping
31:59 groupby(), sum(), count() наподобие sql-функций
33:10 resample(), asfreq() рисэмплинг (разбиение по группировкам)
37:00 самописные функции с методом resample() через функцию apply()
40:00 еще один способ создания серии. Series со словарём
41:55 get() взять
42:19 создание серии из скaлярного значения (одного числа)
42:44 сложение серий, арифметика с сериями
43:41 серия в качестве аргумента функции
44:26 сложение двух изменённых серий выдаёт сумму того, что есть только в обеих
44:56 функция с параметром-серией. map(). Использование любых арифметических выражений внутри функции
46:24 str.lower() работа со строками
46:48 Date Arithmetic Арифметическая работа с датами import datetime
47:36 расcчитывать сколько времени прошло или сколько его осталось timedelta
48:14 Timedelta() парсить строку, переводить строку в дату или ключ-значение в дату
49:22 арифметика с датами
51:16 tail() 5 последних значений
51:40 data frames ключевые методы DataFrame
#авекодер #python #pandas #machinelearning #datascience
Telegram: t.me/avecoder_ru
VK: avecoder
Instagram: / avemundi
Поддержи проект:
www.donational...
paypal.me/avecoder
/ avecoder
BTС: 1BmLvUFiJaVpCAwhzW3ZwKzMGWoQRfxsn4
ETH: 0x6f1A488c9b12E782AEF74634a40A79b1631237aB
История Технологий:
/ АвеТех
______________________
Аве Кодер!
Меня зовут V и я кодер. Я экспортирую из Англии: актуальные туториалы, computer science, брейнхаки, лайфхаки, здоровье кодера, тревэл он нью левэл, английский для кодера, как кодеру не помереть с голоду, юмор и многое другое.
Так что ставь императорский палец вверх, подписывайся и бей в колокол!
27 сен 2024
