АНАЛИЗ ДАННЫХ НА PYTHON
Python широко используется для анализа данных благодаря мощным библиотекам, таким как NumPy, Pandas и Matplotlib.
NumPy - это библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами, а также для научных вычислений. Она используется для обработки числовых данных, манипуляций с массивами и матрицами, а также для анализа данных в сочетании с другими библиотеками.
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
print(x)Pandas - это библиотека для работы с данными в формате таблиц. Она используется для импорта, обработки, агрегирования и анализа данных. Она удобна для работы с большими таблицами, включая фильтрацию, сортировки, группировки, агрегации, преобразования и т.д.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())Matplotlib - это библиотека для создания графиков и визуализации данных на языке Python. Она используется для отображения данных в виде графиков, диаграмм и других типов визуализации. Она позволяет создавать множество типов графиков, включая линейные, столбчатые, круговые и т.д.
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.plot(x, y)
plt.show()
Анализ данных на Python за 2 недели (мой опыт и выводы из него)
Визуализация Данных на Python - Pandas и Matplotlib
Урок 1. Обработка и анализ данных на Python. Знакомство с Pandas. Установка окружения
Анализ Данных на Python и Pandas
С нуля до 100 000 за полгода - Что должен знать JUNIOR PYTHON разработчик в 2023
Как SQL и PYTHON используют в аналитике данных?
Новые материалы: