Фильтрация(очистка) данных в Pandas | подготовка данных pandas/Анализ данных на Python Pandas с нуля

🚀 Вступай в сообщество: https://boosty.to/SENATOROV
🍑 Подписывайся на Telegram: https://t.me/RuslanSenatorov
🔥 Начни работать с криптовалютой на Bybit: https://www.bybit.com/invite?ref=MAN2VD

💰 Донат: https://www.donationalerts.com/c/senatorov
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Фильтрация(очистка) данных в Pandas | подготовка данных pandas #datascience #pandas

00:00 Преобразование данных в датафрейме

• Создание копии датафрейма и чтение данных из Excel.
• Преобразование типов данных с использованием метода преобразования типов данных.

08:09 Определение типов данных в датафрейме

• Использование метода apply для определения типов данных в каждой строке и столбце датафрейма.
• Создание дополнительного столбца с типами данных для визуализации.

11:55 Использование методов класса

• Создание класса с методами и атрибутами.
• Использование метода init для создания объектов с динамическими атрибутами.
• Создание атрибутов объекта с использованием ключевого слова self.

16:52 Создание класса и использование магических методов

• Создание класса с использованием магических методов, таких как __init__ и __str__.
• Создание атрибутов и их использование в классе.

25:35 Работа с кортежами и использование функции

• Использование кортежей для представления данных в виде чисел и строк.
• Применение функции для работы с кортежами.

31:04 Работа с объектами и удаление символов из строки

• Использование объекта класса FL для очистки строки от символов запятой.
• Применение метода replace для удаления символов из строки.

32:38 Работа с объектами и функциями

• Обсуждение работы с объектами и функциями в Python.
• Демонстрация вызова методов объекта и работы с атрибутами.

43:48 Использование оператора идентичности

• Обсуждение оператора идентичности и его использования для проверки на идентичность объектов.
• Демонстрация работы с функцией Garbage Collector для удаления объектов из памяти.

46:52 Оптимизация памяти в Python

• Обсуждение оптимизации памяти в Python и инструментов, которые управляют этим процессом.
• Демонстрация использования функции для проверки на идентичность объектов и управления памятью.

48:45 Работа с функциями и типами данных

как использовать функции и типы данных в Python.
как создать новую функцию, передать параметры и вызвать функцию.
как использовать лямбда-функции для упрощения кода и как работать с типами данных.
01:00:53 Работа с датафреймами и регулярными выражениями

Как фильтровать данные по строкам, столбцам, значениям и логическим выражениям.
Как использовать функции Pandas для очистки данных: dropna(), fillna(), replace(), astype().
Как подготовить данные Pandas к анализу.
Кому это видео будет полезно:

Начинающим аналитикам данных.
Пользователям Pandas, которые хотят улучшить свои навыки работы с данными.
Любому, кто хочет узнать, как очищать и фильтровать данные в Pandas.
Что вы сможете после просмотра:

Фильтровать данные Pandas по различным критериям.
Очищать данные Pandas от ненужных или неверных значений.
Подготавливать данные Pandas к анализу.
Смотрите это видео, чтобы узнать, как фильтровать и очищать данные Pandas!

Не забудьте:

Подписаться на канал, чтобы не пропустить новые видео.
Оставить комментарий, если у вас есть вопросы.
Поставить лайк, если вам понравилось видео.
Ссылки:

Pandas: https://pandas.pydata.org/
Очистка данных Pandas: https://www.w3schools.com/pyth....on/pandas/pandas_cle
Подготовка данных Pandas: https://www.datacamp.com/tutor....ial/data-preparation

#математика #dataanalytics #pandas
математика с нуля,
математика для дата сайнс,
математика для машинного обучения,
математика для чайников,
математика для начинающих,
математика для программистов,
математика для data science,
репетитор по математике,
преподаватель по математике,
учитель по математике,
учитель математики,
ментор по математике,
тичер по математике,
репетитор по дата сайнс с нуля,
репетитор по высшей математике,
репетитор по математике для взрослых,
математика для заочников
математика для дата аналитика