Аналіз даних з Pandas: передобробка даних. Працюємо з реальним датасетом. Візуалізація даних

Рет қаралды 294

Күн бұрын

📌 Український канал про програмування та аналіз даних, підписуйтесь, буде багато цікавого і корисного 👩‍💻
www.youtube.com/@ukrainecode?...
================================
📌 OTHER VIDEOS FROM THIS COURSE.
================================
👩‍💻 AI Все про штучний інтелект 👉 • AI Все про штучний інт...
👩‍💻 NumPy бібліотека Python. Робота з матрицями і масивами 👉 • NumPy бібліотека Pytho...
👩‍💻 Python Matplotlib анімація. Аналіз 3d даних. Види графіків. 👉 • Video
👩‍💻 Зручна організація робочого простору. Інсталяція необхідних інструментів для роботи. 👉 • Зручна організація роб...
👩‍💻 Повний курс по GIT 👉 • Video
0:00 Установка Anaconda. Знайомство з conda environment
07:41 Що таке Series? Як з цим працювати?
14:24 Аналіз даних з Dataframe.
21:05 Ієрархічне / множинне індексування Pandas
28:46 Групування та Агрегація Pandas. Сортування DataFrame. Фільтрування
37:02 Передобробка даних pandas. Де брати датасети для роботи
53:18 Інструменти Pandas для візуалізації. Види діаграм. Графік матриці розсіювання
Сайти, де можна брати дані:
www.kaggle.com/
data.world/datasets/open-data
data.unicef.org/resources/res...
mavenanalytics.io/data-playgr...
catalog.data.gov/dataset
У цьому відео ми розглянемо ключові аспекти роботи з бібліотекою Pandas, яка є однією з найбільш популярних та потужних бібліотек для обробки та аналізу даних в середовищі Python.
Розглянемо різні джерела, з яких можна отримати датасети для аналізу даних, такі як веб-сайти з відкритими даними, бібліотеки для завантаження даних
Розглянемо основні методи та функції Pandas для очищення, обробки та підготовки даних перед аналізом, такі як видалення дублікатів, обробка пропущених значень, перетворення типів даних, тощо.
Покажу приклади роботи з реальними наборами даних, де ми використовуємо Pandas для завантаження, обробки та аналізу даних.
Навчимося створювати зведені таблиці за допомогою методу pivot_table в Pandas для агрегації та аналізу даних.
Дослідимо як можна зберігати набори даних у базі даних SQLite та використовувати їх з Pandas.
Розглянемо інструменти та методи візуалізації даних у Pandas.
Це відео надасть вам комплексне розуміння роботи з Pandas, що дозволить вам ефективно аналізувати та обробляти дані у своїх проектах.
#DataAnalysis #DataScience #DataVisualization #pandastutorial

Пікірлер: 7

@den9943 13 күн бұрын

Дякую за український канал і чудову тему

@ukrainecode 13 күн бұрын

Дякую за підтримку каналу! )

@akrizzirka 13 күн бұрын

Дякую за чудове і наочне пояснення! Дуже радий, що є такий канал

@ukrainecode 13 күн бұрын

Дякую за підтримку! )

@akrizzirka 13 күн бұрын

Можу запропонувати ідею для відео (особисто мені було б дуже корисно і цікаво). Розказати про різницю (недоліки/переваги, особливості тощо) основних фреймворків для аналізу даних. Типу Pandas, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn тощо

@ukrainecode 13 күн бұрын

@@akrizzirka Про TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ви влучно, саме планую відео з ними. Та це трохи різні фреймворки. Маю на увазі для різних цілей. Тут у відео трохи пояснила. kzbin.info/www/bejne/rqnWqYiwdt9mbJY Дата аналітикам, наприклад, знати їх не обовʼязково (окрім pandas) він потрібен усім 🙂

@akrizzirka 13 күн бұрын

@@ukrainecode дуже дякую! Буду дивитись)