Работа с отсутствующими значениями в Pandas
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
Создаем простой ETL на Python
В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.
ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.
Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.
Статья
В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.
ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.
Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.
Статья
