xerx
Юзер
- 8 Ноя 2015
- 27
- 30
Собираем на перевод
Пакет Pandas делает Python мощным инструментом для анализа данных.
Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных.
Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, обеспечивающая высокую производительность, легка в использовании структуры и инструментов анализа данных для языка программирования Python. Библиотека может считыватть данныезаписи в формате CSV , Excel, HDF, SQL, JSON, HTML и форматы Stata. Pandas хорошо подходит для работы с различными типами данных:
Series – это проиндексированный одномерный массив значений. Он похож на простой словарь типа dict, где имя элемента будет соответствовать индексу, а значение – значению записи.
DataFrame — это проиндексированный многомерный массив значений, соответственно каждый столбец DataFrame, является структурой Series.
Pandas является неплохой альтернативой Excel при работе с большими объемами данных.
В этом курсе озвучивается:
- Введение в курс:
Пакет Pandas делает Python мощным инструментом для анализа данных.
Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных.
Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом, обеспечивающая высокую производительность, легка в использовании структуры и инструментов анализа данных для языка программирования Python. Библиотека может считыватть данныезаписи в формате CSV , Excel, HDF, SQL, JSON, HTML и форматы Stata. Pandas хорошо подходит для работы с различными типами данных:
- Табличные данные со столбцами различных типов, как в таблицах SQL или Excel.
- Упорядоченными и неупорядоченными данными (не обязательно с постоянной частотой) временных рядов.
- Произвольными матричными данными (однородными или разнородными) с помеченными строками и столбцами.
- Любыми другими формами наборов данных наблюдений, либо статистических данных. Данные не требуют обязательного наличия метки для того, чтобы быть помещенными в структуру данных Pandas.
Series – это проиндексированный одномерный массив значений. Он похож на простой словарь типа dict, где имя элемента будет соответствовать индексу, а значение – значению записи.
DataFrame — это проиндексированный многомерный массив значений, соответственно каждый столбец DataFrame, является структурой Series.
Pandas является неплохой альтернативой Excel при работе с большими объемами данных.
В этом курсе озвучивается:
- Введение в курс:
- Введение в курс
- Получение Pandas и его фундаментальные основы
- Создание кадров данных и навигация по ним
- Срезы, начальная часть, конечная часть
- Индексация
- Визуализация данных
- Преобразование списка Python в Pandas Series
- Автор: Udemy
- Оригинальное название: Data Analysis with Python and Pandas
- Продолжительность Части 1: 01:44:15
- Тип материала: Видеоурок
Для просмотра скрытого контента необходимо Войти или Зарегистрироваться.
