Pandas: Работы с пропущенными значениями

Пропущенные значения могут сильно влиять на анализ данных, поэтому важно уметь их обрабатывать. Метод fillna() заменяет пропущенные значения, а dropna() удаляет строки с пропущенными значениями.

#практика #pandas

Pandas: Слияние и объединение данных

Pandas предоставляет функции для слияния данных из разных таблиц. Метод merge() объединяет DataFrame, как SQL-запрос INNER JOIN, оставляя только совпадающие строки по указанному столбцу ID.

#практика #pandas

Pandas: Удаление дубликатов

pandas.dropduplicates() — метод в библиотеке pandas, который используется для удаления дубликатов строк из DataFrame. С помощью duplicated ты можешь проверить, имеются ли дубликаты.

#практика #pandas

Способы ускорения Pandas: Правда или миф?

В данной статье автор проверяет, действительно ли лайфхаки по ускорению Pandas работают. В результате ты увидишь, что некоторые практики могут оказаться вредными.

👉Читать статью

#статьи #pandas

Pandas: Основы работы с Series

В данном видео автор рассматривает основы работы с объектами Series. Ты узнаешь, что это такое и как их создавать, как индексировать элементы, как выполнять операции с ними и многое другое.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Pandas: Практические задачи на объекты Series

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматриваются основные методы Series: cортировка, фильтрация и группировка.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Pandas: Генерация и использование тестовых данных

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматривается сервис Mockaroo. Он позволяет генерировать тестовые данные, а формат CSV – использовать их.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Pandas: Мощные инструменты индексации

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз рассматриваются два мощных инструмента индексации – loc и iloc.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Pandas: Как использовать инструменты индексации?

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про работу с Pandas. В этот раз ты узнаешь, как пользоваться loc и iloc. О них речь была в прошлом видео.

👀Смотреть видео

#видео #pandas

Нюансы работы с merge

В pandas метод merge() используется для объединения двух датафреймов по одному или нескольким ключевым столбцам, аналогично SQL-операции JOIN. В данной статье автор рассказывает, с какими нюансами ты можешь столкнуться при использовании merge.

👉Читать статью

#статьи #pandas

Чем опасен DataFrame.apply?

Метод DataFrame.apply() в Pandas используется для применения функции к строкам или столбцам датафрейма. В данной статье автор рассказывает, почему метод устарел, чем его можно заменить.

👉Читать статью

#статьи #pandas