1. Новые складчины Показать еще

    12.12.2017: Путь Геракла (HardWork&Sweat)

    12.12.2017: Личная финансовая стратегия (Максим Темченко)

    12.12.2017: Пошаговый прорыв (Станислав Литвиненко)

    12.12.2017: Бой с кармой 2.0: погружение (Олег Бакалов)(2017)

    12.12.2017: Женские деньги 2.0 (Светлана Олейник)(2017)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    11.12.2017: Обережная и гармонизирующая магия дома и его пространств (Лана Палагнюк-Симаненко)

    10.12.2017: Алмазная спина [GIPERBAREA, Игорь Fresh Ковалёв]

    08.12.2017: Цикл "Стилистика как бизнес" (Анна Шарлай)

    04.12.2017: 2 миллиона в месяц на продаже студий - Андрей Сазонов

    04.12.2017: Биология (Videouroki) 6-7 класс

  4. Сбор взносов Показать еще

    10.12.2017: Банк ассоциаций (Марина Русакова)(2016)

    08.12.2017: [amlab.me] Основы работы со вспышками (Алексей Гайдин)

    02.12.2017: 15 способов удвоить трафик и увеличить активность подписчиков в Инстаграм (Ксения Потапова)

    11.11.2017: Бизнес Коучинг (Андрей Парабеллум)

    07.11.2017: Курс по работе и заработку с Telegram

Открыто [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 2 [2015]

Тема в разделе "Переводы курсов", создана пользователем Менеджер, 24 мар 2016.

Цена:
1р.
Взнос:
40р.

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 0/100
  1. 24 мар 2016
    #1
    Менеджер
    Менеджер Организатор Организатор

    [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 2 [2015]

    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.
    Основными являются Series и DataFrame.
    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 Части 2 этого курса озвучивается:
    - Операции Pandas:

    • Манипуляции с колонкой (Операции по колонкам, создавая новые)
    • Категоризация колонок и DataFrame
    • Статистические функции с данными
    • Перемещение статистики
    - Пропущенные данные, скачки
    • Удаление Na
    • Filling Forward And Backward Na
    • Обнаружение выбросов
    - Комбинирование Dataframes
    • Конкатенация - операция склеивания объектов линейной структуры, обычно строк.
    • Добавление DataFrame
    • Слияние DataFrame
    • Присоединение DataFrame

    Информация о курсе

    • Автор: Udemy
    • Оригинальное название: Data Analysis with Python and Pandas
    • Продолжительность Части 2: 02:09:44
    • Тип материала: Видеоурок

    // Сам курс есть в паблике
    // Как наберется народ, найдется и переводчик и организатор :)
    // Заинтересовались – подписывайтесь!
     

Участники складчины [Udemy] Анализ данных с помощью Python и Pandas. Часть 2 [2015] смогут написать отзыв