Курс Python → Профилирование данных с Pandas.

Профилирование данных является важным этапом при работе с информацией, поскольку позволяет анализировать и оптимизировать процессы обработки данных. В Python одной из наиболее популярных библиотек для профилирования данных является Pandas. Pandas предоставляет удобные инструменты для работы с табличными данными и позволяет выполнять различные операции, такие как фильтрация, сортировка, группировка и агрегирование.

Одной из ключевых особенностей Pandas является возможность использования метода .plot() для визуализации данных. Этот метод доступен для объектов класса DataFrame, который представляет собой таблицу с данными. Используя метод .plot(), можно построить различные графики, такие как линейные графики, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы и т. д., что позволяет наглядно отобразить обработку данных.

Пример использования метода .plot() для визуализации данных может выглядеть следующим образом:


import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# Построение линейного графика
df.plot(x='A', y='B', kind='line')

В данном примере мы создаем объект DataFrame с данными, затем используем метод .plot() для построения линейного графика, где по оси X отображаются значения из столбца ‘A’, а по оси Y — значения из столбца ‘B’. Таким образом, мы можем быстро и наглядно оценить взаимосвязь между данными и провести анализ их изменений.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Поиск кода
  2. Особенности множеств в Python
  3. Работа с CSV файлами в Python
  4. Глубокое копирование объектов
  5. Python defaultdict добавление ключа
  6. Операции со строками в Python
  7. Создание GUI с Tkinter: Entry
  8. Подсчет вхождений элементов
  9. Метод matmul для умножения матриц
  10. Оператор Walrus в Python
  11. Переопределение метода delitem в Python
  12. Работа с географическими данными в Python
  13. Цикл for с enumerate() в Python
  14. Функция zip() в Python
  15. Область видимости переменных в Python
  16. Операции с датами в Python
  17. Создание словарей и множеств в Python.
  18. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  19. Ускорение выполнения кода в Python
  20. Проверка типов с использованием isinstance
  21. Логические операторы в Python
  22. Удаление первого элемента списка
  23. Автоматизация действий с Pyautogui
  24. Сериализация объектов в Python
  25. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  26. Виртуальное окружение Python
  27. Конструктор в Python
  28. Вложенные циклы в Python
  29. Перезагрузка оператора в Python
  30. Функция zip() в Python
  31. Разрешение имен в Python
  32. Функции all() и any() в Python
  33. Очистка списка от False, None, 0, «»
  34. Определение основы слова с showballstemmer
  35. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  36. Установка Home Assistant
  37. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  38. Оператор is в Python
  39. Метод __iand__ для пользовательских классов
  40. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  41. Метод hash в Python
  42. Функции в Python: создание и вызов
  43. Метод join для объединения строк

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию