Объект Series | Анализ данных на Pandas с нуля

Опубликовано: 30 Сентябрь 2024
на канале: SENATOROV.Уроки Математики(Python)для Data Science

120

🚀 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/sena...
💰 Стать спонсором :
(USDT TRC20) TPWP9kuqqetDNPeLjAe51F1i2jPxwYYBDu
(USDT BEP20) 0xf3db7ce90a55d1d25b7a6d1ded811fb2a7523f3d

Объект Series | Анализ данных на Pandas с нуля #datascience

00:00 Введение в Pandas

• В видео рассказывается о библиотеке Pandas, которая используется для работы с данными в Python.
• Демонстрируется, как создать объект Pandas и подключить необходимые библиотеки.

01:12 Работа с объектами Pandas

• Объясняется, что Pandas состоит из двух основных объектов: Series и DataFrame.
• Series - это одномерный массив, а DataFrame - это набор Series, который можно рассматривать как таблицу.

03:59 Работа с файлами и модулями

• Объясняется, как файлы и модули работают в Python.
• Файлы отвечают за автозагрузку модулей, а модули - за импорт функций и классов.

06:28 Работа с переменными и методами

• Объясняется, как использовать переменные и методы в Python.
• Подчеркивания перед переменными указывают на их приватность и доступность только внутри класса.

09:46 Работа с Pandas

• Демонстрируется, как использовать Pandas для работы с данными.
• Создается DataFrame с помощью функции pd.
• Объясняется, как работать с индексами и столбцами DataFrame.

13:33 Работа с функциями и параметрами

• В видео обсуждаются функции и параметры в Python.
• Автор объясняет, как использовать функцию Range для генерации списка чисел.
• Затем он объясняет, как использовать библиотеку NumPy для работы с данными.

21:02 Работа с сигнатурами функций

• Автор объясняет, что такое сигнатура функции и как она работает.
• Он также объясняет, как использовать ключевые аргументы в функции.
• В конце видео автор проводит небольшой тест, чтобы проверить знания слушателя.

27:49 Работа с пандас

• В видео обсуждаются основные функции и методы работы с пандас.
• Автор объясняет, что знание питона необходимо для понимания пандас.

29:22 Передача параметров и вывод данных

• Демонстрируется передача параметров и вывод данных с использованием метода head.
• Обсуждаются сигнатуры функций и их использование для определения количества строк вывода.

30:47 Работа с индексами и строками

• Автор объясняет, как использовать индексы и строки для работы с данными.
• Обсуждается использование метода tail для вывода последних строк данных.

39:30 Заключение

• Автор подводит итоги и рекомендует изучить пандас и другие инструменты для анализа данных.
• Обсуждает важность знания питона для работы с пандас и другими инструментами анализа данных.

В этом видео мы познакомимся с объектом Series, который является одним из основополагающих элементов библиотеки Pandas. Series представляет собой одномерный массив данных, similar to a list or an array in other programming languages.

В этом видео мы рассмотрим:

Создание Series: Как создать Series из разных типов данных.
Индексация: Как получить доступ к элементам Series по индексу.
Атрибуты: Какие атрибуты имеет Series.
Методы: Какие методы можно использовать для работы с Series.
Анализ данных: Как использовать Series для выполнения простых статистических вычислений, таких как вычисление среднего значения, медианы, моды, стандартного отклонения и т.д.
Пример: Пример использования Series для анализа данных из файла CSV.
Это видео будет полезно:

Начинающим: Для первого знакомства с Pandas и Series.
Тем, кто хочет улучшить свои навыки работы с Pandas: Для более глубокого изучения Series.
Всем, кто интересуется Data Science: Для расширения кругозора и углубления знаний.
В видео я постарался:

Объяснить материал доступным языком.
Привести наглядные примеры.
Дать практические задания для закрепления материала.
Смотрите видео, ставьте лайки, пишите комментарии!

#Pandas #Series #анализданных #DataScience #Python #математика #уроки #обучение #наука

Другие ключевые слова:

одномерный массив
dataframe
индексация
методы Series
статистические вычисления
Python для Data Science
анализ CSV файлов

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