Скачать или смотреть 🐼 Учебное пособие по Pandas DataFrame: очистка и анализ данных 💡

🐼 Освоение Pandas DataFrame — анализ данных стал проще 📊

Ссылка на файл данных: https://github.com/Ankith-H-Poojary/P...

Jupyter NoteBook: https://github.com/Ankith-H-Poojary/P...

В этом подробном руководстве вы погрузитесь в мир обработки и анализа данных с помощью Pandas DataFrame. 📈 Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом науки о данных, студентом или профессионалом, стремящимся улучшить свои навыки работы с данными, это видео поможет вам!

📁 Вот что вы узнаете из этого видео:

1️⃣ Как читать файл из хранилища: Мы начнём с основ, показав, как загружать данные в Pandas.

2️⃣ Как проводить базовый анализ данных: Изучите основные методы анализа данных, чтобы лучше понять свой набор данных.

3️⃣ Как находить значения NULL: Выявляйте и обрабатывайте отсутствующие данные как профессионал.

4️⃣ Как удалять столбцы: Попрощайтесь с ненужными столбцами в вашем наборе данных.

5️⃣ Как удалять строки: Научитесь удалять определённые строки в зависимости от условий.

6️⃣ Как удалять строки с значениями NULL: Сохраняйте чистоту и осмысленность данных.

7️⃣ Как сбросить индекс: Управление значениями индекса для лучшей обработки данных.

8️⃣ Как заполнить нулевые значения медианой и модой: используйте интеллектуальные стратегии для импровизаций пропущенных данных.

9️⃣ Как получить статистическую сводку: получите представление об основных тенденциях ваших данных.

📊 Но подождите, это ещё не всё! Мы также рассмотрим:

10️⃣ Как добавить больше информации в статистическую сводку: дополните сводку дополнительной информацией.

11️⃣ Как объединить ряды в DataFrame на основе индекса: эффективно объединяйте данные для более глубокого анализа.

12️⃣ Как просмотреть все данные: убедитесь, что вы не упустили важную информацию в вашем наборе данных. #PandasAnalysis,
#DataManipulation,
#PandasTricks,
#DataFrameOperations,
#DataAnalysisTools,
#DataWrangling,
#PandasFunctions,
#DataExploration,
#StatisticalAnalysis,
#PandasTutorials,
#DataCleaning,
#DataVisualization