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Pandas ist eine von Wes McKinny erstellte Python-Bibliothek.
Daten-Wrangling bedeutet einfach, Ihre Daten in einen Zustand zu bringen, den maschinelle Lernmodelle akzeptieren.
Dieser Zustand ist eine Array- oder Matrix-ähnliche Struktur. Wenn Sie neu sind, denken Sie an eine Excel-Tabelle. Wenn Ihre Daten nicht strukturiert sind, kann das Modell sie nicht… gut… modellieren.
Sie könnten Ihre Daten in SQL verwirren. Viele tun dies, aber Pandas verwendet eine Struktur namens Datenrahmen, die sich auf einem NumPy-Array befindet und viel leistungsfähiger ist als jede SQL-Abfrage. Nun, fast … Ich werde BigQuery vorerst aus der Gleichung herauslassen.
Warum Pandas. Weil es fantastisch ist, ist es einfach zu bedienen, weil Sie direkt in einem Jupyter-Notizbuch streiten und modellieren können … die Liste geht weiter.
Warum Python? Viele Gründe, aber zu diesem Zeitpunkt spielt das Warum für die meisten von uns keine Rolle. Sie lernen Python oder schränken Ihre Karrieremöglichkeiten stark ein.
Wenn Sie an Streitereien interessiert sind, lesen Sie meinen Kurs hier:
Daten Streit mit Pandas für Ingenieure des maschinellen Lernens
PS – Vielen Dank, dass Sie auf meinen Beitrag verlinkt haben. 🙂
Antwort
VERWENDUNG VON PANDAS: 10 umwerfende Tipps, die Sie nicht kennen (Python).
Wozu werden Pandas in Python verwendet?
Diese Tipps werden in meinem Video vermittelt und beantworten verschiedene Fragen, die die Verwendung von Pandas Python in der Datenwissenschaft betreffen.
In diesem Python-Tutorial zur VERWENDUNG VON PANDAS lernen Sie die folgenden Tipps:
1. Laden und Speichern von Daten
Dies ist USE OF PANDAS Nummer eins. Sie lernen, wie Sie Daten auf ein Jupyter-Notebook laden, um sie auch im CSV-Format zu speichern.
Dieser Tipp Nummer eins im Tutorial USES OF PANDAS antwortet unten Fragen.Frage Es Antworten:
Wie kann ich meinen Datensatz auf Jupiter laden?
Wie kann ich meinen Datensatz speichern?
2. Einfügen und Löschen von Spalten
So fügen Sie eine neue Spalte in das vorhandene Dataset ein und wie man es entfernt.
Dieser Tipp Nummer zwei im Tutorial USES OF PANDAS beantwortet die folgenden Fragen.
Fragen, die beantwortet werden:
Wie lösche ich a Spalte in Pandas?
Wie füge ich meiner bereits vorhandenen CSV-Datei mit Pandas eine neue Spalte hinzu?
3. Datenauswahl
Hier geht es darum, wie Sie eine bestimmte Anzahl von Zeilen und Spalten auswählen oder filtern.
Dieser Tipp Nummer drei im Tutorial USES OF PANDAS beantwortet die folgende Frage.
Frage Antworten: Wie drucke ich die ersten 10 Zeilen und 10 Spalten in Python (Pandas)?
4. Umbenennen von Spalten und Zeilen
Hier erfahren Sie, wie Sie Spalten und Zeilen in Pandas umbenennen können, die zu USES OF PANDAS gehören.
Dieser Tipp Nummer vier im Tutorial USES OF PANDAS Antworten unter den folgenden Fragen.
Fragen, die beantwortet werden:
Wie kann ich eine Spalte in Pandas umbenennen?
Wie kann ich meine Zeilen in Python Data Science umbenennen?
5. Zeilenlöschung
Sie erfahren, wie Sie eine bestimmte Zeile aus dem Datensatz entfernen.
Dieser Tipp Nummer fünf im Tutorial USES OF PANDAS beantwortet die folgende Frage. P. >
Fragen, die beantwortet werden:
Wie soll ich Zeilen aus einem DataFrame in Python-Pandas löschen?
6. Datensortierung
Dieser Tipp zeigt, wie Daten in PANDAS-Python in aufsteigender und absteigender Reihenfolge sortiert werden.
Dieser Tipp Nummer sechs im Tutorial USES OF PANDAS beantwortet die folgenden Fragen.
Beantwortete Fragen:
Wie sortiere ich Daten in Pandas in aufsteigender Reihenfolge?
Wie kann ich meinen DataFrame in Python Data Science in absteigender Reihenfolge sortieren?
7. Umgang mit fehlenden Werten
Wie können Sie das Problem fehlender Werte lösen? Wenn Sie wissen, dass USES OF PANDAS Python der beste Weg ist, damit umzugehen.
Dieser Tipp Nummer sieben im USES OF PANDAS-Tutorial beantwortet die folgende Frage.
Frage:
Wie ersetze ich alle leeren / leeren Zellen in einem Pandas-Datenrahmen durch NaNs?
8. Umgang mit doppelten Daten
Wie können Sie das Problem doppelter Werte lösen? Wenn Sie wissen, dass USES OF PANDAS Python der beste Weg ist, damit umzugehen.
Dieser Tipp Nummer acht im USES OF PANDAS-Tutorial beantwortet die folgende Frage.
Frage:
Wie kann ich doppelte Zeilen in Pandas finden und löschen?
9. Datenexploration
Der beste Weg für Datenwissenschaftler, einen viel besseren Datensatz zu verstehen, besteht darin, sie zu untersuchen, um die Eigenschaften von Daten zu kennen.
Dieser Tipp Nummer neun in den USES OF PANDAS Tutorial Antworten unter Frage.
Fragen, die beantwortet werden:
Auf welche Weise kann ich meinen Datensatz in Pandas vollständig verstehen?
10. Datenvisualisierung
Manchmal wird es zu einem Vergleich zweier Spalten, es sei denn, Sie zeichnen sie auf einfache und gute visuelle Weise. Dieser
Tipp Nummer zehn in den USES OF PANDAS lehrt Sie dies
Dieser Tipp Nummer acht im USES OF PANDAS-Tutorial beantwortet die folgende Frage.
Fragen, die beantwortet werden:
Wie kann man verschiedene Spalten auf einfache visuelle Weise vergleichen?
Mein Video enthält viele Details zu diesem Tipp. Es heißt VERWENDUNG VON PANDAS: 10 umwerfende Tipps, die Sie nicht kennen (Python).
Schauen Sie sich alle 10 Tipps an und lesen Sie die Videobeschreibung.
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