Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
Если не можешь напрямую покупать со Stepik, заказывай отсюда:
Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: Введение в Искусственный Интеллект с Python для Начинающих: Курс: “Поколение Трансформеров“: Нейросети для Естественного Языка (NLP)
Вне Свифта (Россия, Беларусь):
Свифт (Все остальные):
Практический Курс по Python:
Stepik:
Udemy:
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:
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 () 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:
VK:
Instagram:
Поддержи проект:
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!
1 view
2607
717
2 months ago 00:04:03 1
Как загрузить ОГРОМНЫЙ Датасет в Pandas #python
2 months ago 00:13:17 1
FUNCTIONAL UNITS OF DIGITAL COMPUTER SYSTEM || COMPUTER ORGANIZATION || COMPUTER ARCHITECTURE
3 months ago 00:00:50 2
Что делает специалист по машинному обучению?
3 months ago 01:16:52 2
Анализ данных недвижимости с помощью библиотек NumPy, Pandas & Matplotlib | ИнженеркаТех
3 months ago 11:09:41 1
Python for Data Analytics - Full Course for Beginners
3 months ago 00:11:04 1
The Best Learning Tool in History - 400 years ahead of its time!
3 months ago 00:00:59 2
PYTHON: Анализ Текста. NLP приложение за минуту. #shots #машинноеобучение #python #код
4 months ago 01:10:39 10
Pandas (Python) Как храним наблюдения? - Data Science Handmade
4 months ago 19:23:46 1
Data Analyst Bootcamp for Beginners (SQL, Tableau, Power BI, Python, Excel, Pandas, Projects, more)
4 months ago 04:22:13 1
Data Analysis with Python - Full Course for Beginners (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
4 months ago 00:10:47 1
Объект Series в Pandas. Создаем Series
4 months ago 00:12:54 5
Определение диабета при помощи машинного обучения в 60 строк кода!
4 months ago 00:55:14 1
Python PANDAS - Полный Курс для Начинающих.
4 months ago 00:12:08 14
What Pandas users should know about NumPy 2.0 and dtypes
5 months ago 00:18:58 1
Урок Python, ВК API, Pandas и анализ данных. #программирование #урок #python #pandas #Киркоров
5 months ago 01:18:22 1
Решаем задачи на группировки и агрегации в SQL 🔥
6 months ago 00:00:00 12
Разбор тестового задания на позицию junior-аналитика в Банк ВТБ 🔥
6 months ago 00:19:32 1
Как в 44 года стать программистом на Python. Объясняю с чего начать.
6 months ago 00:28:53 1
В 6 лет учу машинному обучению. Модель Титаника
6 months ago 00:00:16 1
Kung Fu Panda 5 Be Like:
7 months ago 00:17:45 1
Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков
7 months ago 00:44:55 1
Economic Data Analysis Project with Python Pandas - Data scraping, cleaning and exploration!
7 months ago 00:57:55 1
Data Analyst Portfolio Project (Exploratory Data Analysis With Python Pandas)
7 months ago 02:18:20 1
Машинное обучение Python для начинающих. Интенсив по машинному обучению