pand

Pandas je široko priljubljena knjižnica Python, ki se uporablja na področju analize podatkov in manipulacije. Dandanes je analiziranje in delo z ogromnimi količinami podatkov pomembnejše kot kdaj koli prej in Panda igra bistveno vlogo pri zagotavljanju potrebnih orodij za ta namen. Ena od pomembnih nalog, ki se pogosto izvajajo med analizo podatkov, je zmožnost poizvedovanja po specifičnih informacijah in vrnitve stolpca na podlagi določenih pogojev. V tem članku bomo razpravljali o tem, kako doseči takšne rezultate z uporabo zmogljive knjižnice Pandas, skupaj s podrobno razlago kode, funkcij in potrebnih knjižnic.

Preberi več

Pandas je široko uporabljena knjižnica Python na področju manipulacije in analize podatkov. Zagotavlja podatkovne strukture in funkcije, potrebne za nemoteno delo s strukturiranimi podatki. Ena od mnogih funkcij, ki jih ponuja, je zmožnost združevanja tabel z neediničnimi ključi, kar je lahko pogosta zahteva v praktičnih aplikacijah. V tem članku se bomo poglobili v rešitev te težave, raziskali korak za korakom razlago kode, ki se uporablja za združevanje objektov pandas DataFrame z neediničnimi ključi, in razpravljali o knjižnicah in funkcijah, vključenih v ta proces.

Preberi več

V svetu analize podatkov je ravnanje s podatki časovnih vrst ključni vidik. Ena najpogosteje uporabljenih knjižnic za ta namen je **pandas** v programskem jeziku Python. Pogosta naloga pri delu s podatki časovne vrste je pretvorba časovnih razlik med različnimi dogodki v standardno obliko. Tukaj pride prav panda Timedelta. Vendar pa je pri delu z bazami podatkov, kot je PostgreSQL, shranjevanje teh časovnih delt lahko nekoliko težavno. V tem članku bomo razpravljali o tem, kako pretvoriti pandas Timedelta v obliko, ki jo je mogoče shraniti v PostgreSQL, in jo pridobiti, pri tem pa ohraniti pravilno predstavitev.

Preberi več

V današnjem svetu sta obdelava in analiza podatkov bistvena za razumevanje različnih pojavov in sprejemanje premišljenih odločitev. Ena od običajnih nalog pri analizi podatkov je ponovno vzorčenje podatkov časovnih vrst, ki vključuje spreminjanje frekvence podatkov, bodisi z navzgornjim vzorčenjem (povečanje frekvence) ali znižanjem vzorčenja (zmanjšanje frekvence). V tem članku bomo razpravljali o procesu povratnega polnjenja med vzorčenjem podatkov časovnih vrst z uporabo zmogljive knjižnice Python, Pandas.

Preberi več

V tem članku bomo raziskali postopek dodajanja novega stolpca v Pandas DataFrame, priljubljeno knjižnico v Pythonu za obdelavo in analizo podatkov. Razpravljali bomo o rešitvi tega problema, šli skozi razlago kode po korakih in obravnavali nekatere povezane teme in funkcije v knjižnici Pandas. Pandas je široko uporabljena knjižnica s podatkovnimi strukturami in orodji na visoki ravni, kot nalašč za učinkovito analizo podatkov in opravila upravljanja.

Preberi več

Pandas je priljubljena knjižnica Python, ki se uporablja za obdelavo in analizo podatkov ter ponuja podatkovne strukture, kot so DataFrames in Series, kar olajša analizo, čiščenje in učinkovito obdelavo podatkov. Včasih je pri delu z velikimi nabori podatkov bistveno, da lahko prikažete vse stolpce brez prirezovanja. V tem članku se bomo naučili, kako prikazati vse stolpce v Pandas DataFrame brez kakršnih koli omejitev.

Preberi več