파이썬 데이터분석 예제

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Автор Antonenko Andrii в . Опубликовано Без рубрики

대부분의 언어와 마찬가지로 파이썬에는 반복에 가장 널리 사용되는 방법인 FOR 루프도 있습니다. 그것은 간단한 구문을 가지고 : 정말 많은 Kunal 감사합니다, 이것은 실제로 어떤 파이썬 초보자를위한 좋은 시작입니다. 데이터 과학을 더 많은 대상에게 선보이고자 하는 팀의 노력에 진심으로 감사드립니다. 파이썬에서 데이터 과학을하는 방법에 대한 실제 포괄적 인 튜토리얼 에 대한 당신에게 Kunal 감사합니다! 나는 정말로 리바이레의 목록을 감사했다. 정말 유용합니다. 나는 파이썬으로 데이터 분석을하는 것에 점점 더 보기 시작했다. 나는 팬더 일부를 테스트하고 팬더 부분과 당신의 탐구 분석도 도움이되었다. EDA는 많은 EDA 기술이 데이터 마이닝에 채택되었기 때문에 두 기술이 밀접하게 관련되어 있더라도 데이터 마이닝과 구별됩니다. 또한 두 가지의 목표는 매우 유사합니다: EDA는 실제로 기능 간의 흥미로운 기능과 관계가 더 명확해질 수 있는 방식으로 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다. EDA에서는 일반적으로 다양한 변수를 다양한 기술과 탐색하고 비교하여 체계적인 패턴을 검색하고 찾습니다. 반면에 데이터 마이닝은 데이터에서 패턴을 추출하는 데 관련이 있습니다.

이러한 패턴은 비즈니스 의사 결정을 개선하는 데 사용할 수 있는 변수 간의 관계에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 두 경우 모두 변수 간의 관계에 대해 완전하지 않은 사전 기대 또는 기대치가 없습니다. 참고: act_18.index[52]는 삭제할 인덱스를 지정하고, inplace=True는 원래 데이터 프레임 개체(act_18)에 다시 할당하지 않고 원래 데이터 프레임 개체에 대한 변경 을 저장합니다. 시리즈와 데이터 프레임은 파이썬의 팬더의 핵심 데이터 모델을 형성합니다. 데이터 집합은 먼저 이러한 데이터 프레임을 읽은 다음 다양한 작업(예: 그룹별, 집계 등)을 해당 열에 매우 쉽게 적용할 수 있습니다. 시작하려면, 당신의 터미널 / 창 명령 프롬프트에 다음을 입력하여 인라인 Pylab 모드에서 iPython 인터페이스를 시작 : 모델의 대부분은 누락 된 데이터와 함께 작동하지 않기 때문에 우리는 모든 변수에서 누락 된 값을 살펴 보자, 그들이 할 경우에도, 그들을 대치하는 것은 더 많은 도움이 종종 하지 보다.

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