Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете
🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата:
https://ershov.io/dsprogram?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_content=yt
Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:
https://youtu.be/BcWsGLX8fjQ
🔥 Мой Telegram канал о Data science: https://t.me/ershovds
🔥 Поддержать канал: https://www.youtube.com/channel/UCDFJAajt7DLdgCBNiTL9ihg/join
Ссылка на код:
https://github.com/ershovio/youtube_tutorials/blob/master/pandas_tutorial.ipynb
📖 Контакты
Instagram: https://www.instagram.com/ershovio
Twitter: https://twitter.com/ershovio
Facebook: https://www.facebook.com/ershovio
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ershovio
GitHub: https://github.com/ershovio
⏰ Таймкоды:
0:00 Введение
1:17 Создание датафрейма (DataFrame)
3:49 Экспорт датафрейма
4:38 Первичный анализ датафрейма
6:17 Одномерные данные / Series
7:18 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns)
14:43 Сортировка данных
16:20 Объединение датафреймов с помощью concat и merge
21:40 Аналитические функции (describe, mean и т.д.)
23:31 Группировка данных с помощью group by
26:12 Подсчет корреляции
26:33 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib)
28:47 Изменение данных в Series и DataFrame
#ershovds
alexander ershov,александр ершов,pandas,pandas туториал,pandas для анализа данных,анализ данных,пандас,машинное обучение,аналитик данных,аналитик данных с нуля,аналитик данных профессия,pandas с нуля,pandas dataframe,pandas series,pandas series tutorial,pandas merge,pandas join,pandas group by,pandas groupby,python pandas,python pandas tutorial,pandas обучение,визуализация данных и машинное обучение:,визуализация данных,визуализация данных python
Видео Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете канала Alexander Ershov
https://ershov.io/dsprogram?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_content=yt
Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:
https://youtu.be/BcWsGLX8fjQ
🔥 Мой Telegram канал о Data science: https://t.me/ershovds
🔥 Поддержать канал: https://www.youtube.com/channel/UCDFJAajt7DLdgCBNiTL9ihg/join
Ссылка на код:
https://github.com/ershovio/youtube_tutorials/blob/master/pandas_tutorial.ipynb
📖 Контакты
Instagram: https://www.instagram.com/ershovio
Twitter: https://twitter.com/ershovio
Facebook: https://www.facebook.com/ershovio
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ershovio
GitHub: https://github.com/ershovio
⏰ Таймкоды:
0:00 Введение
1:17 Создание датафрейма (DataFrame)
3:49 Экспорт датафрейма
4:38 Первичный анализ датафрейма
6:17 Одномерные данные / Series
7:18 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns)
14:43 Сортировка данных
16:20 Объединение датафреймов с помощью concat и merge
21:40 Аналитические функции (describe, mean и т.д.)
23:31 Группировка данных с помощью group by
26:12 Подсчет корреляции
26:33 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib)
28:47 Изменение данных в Series и DataFrame
#ershovds
alexander ershov,александр ершов,pandas,pandas туториал,pandas для анализа данных,анализ данных,пандас,машинное обучение,аналитик данных,аналитик данных с нуля,аналитик данных профессия,pandas с нуля,pandas dataframe,pandas series,pandas series tutorial,pandas merge,pandas join,pandas group by,pandas groupby,python pandas,python pandas tutorial,pandas обучение,визуализация данных и машинное обучение:,визуализация данных,визуализация данных python
Видео Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете канала Alexander Ershov
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Разбор реальной data science задачиИСПОЛЬЗУЕМ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (нейронные сети) ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ЦЕНЫ АКЦИЙ!SQL для анализа данных за 30 минут. Разбор на реальной базе данных.Структуры данных для прохождения собеседования по алгоритмамНЕ ТРАТЬ СВОИ ДЕНЬГИ!!!СДЕЛАЙ САМ!!!КРУТОЙ ИНСТРУМЕНТ своими руками!!!Как задеплоить ML модель? - через Fast API и DockerКарьера в data science - профессииАнализ данных в PandasКак выучить Python для начинающих?Секреты домашней химии в мастерской. Никелирование сделай сам. ТАКОГО ЕЩЕ НИКТО НЕ ВИДЕЛ. СУПЕР ИДЕЯАзы работы с pandas.DataFrame на примере задачи о Титанике.Как попасть на собеседование по data science?Разбор популярных вопросов на собеседованиях по data scienceСоединение нескольких таблиц. Интенсив по SQL6 самых популярных алгоритмов на собеседованияхДостойное применение пластиковых канистр. Сделай сам своими рукамиМой путь в data scienceРазбор computer vision задачиОсновы построения графиков в MatplotlibЯпонские свечи / Как читать график?