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. Изменяемые и неизменяемые объекты
  2. Курс по дообучению ChatGPT
  3. Метод rrshift для пользовательских объектов
  4. Генераторы в Python
  5. Оптимизация параметров в Python
  6. Замена символов в Python
  7. Работа с кортежами в Python
  8. Измерение времени выполнения кода
  9. Генераторы в Python
  10. Работа с временем в Python
  11. Отслеживание выполнения программы с библиотекой tqdm
  12. Работа с itertools
  13. Переопределение оператора % для объектов
  14. Работа с эмодзи в Python
  15. Управление браузером с Selenium
  16. Взаимодействие с внешними процессами в Python
  17. Функция enumerate() — Python
  18. Библиотека Chartify: руководство
  19. Принципы SRP и OCP
  20. Python 3.12: Псевдонимы типов
  21. Генератор чисел Фибоначчи
  22. Метод append() для списка
  23. Введение в PyTorch
  24. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  25. Избегайте использования goto
  26. Лямбда-функции в Python
  27. Обход элементов в Python
  28. Слияние словарей в Python 3.9
  29. Создание директории в Python
  30. Создание класса в Python
  31. Обработка StopIteration в Python
  32. Обмен данными с asyncio.Queue
  33. Работа с аргументами командной строки в Python
  34. Проверка наличия элемента в списке
  35. Условные выражения в Python
  36. Работа с датой и временем в Python
  37. Реверс строки в Python
  38. Нахождение разницы между списками в Python
  39. Исключение NotImplementedError
  40. Работа с JSON данными в Python
  41. Хеширование паролей с использованием salt
  42. Логирование с Logzero: ротация файла
  43. Списковое включение в Python
  44. Участие в сообществе @selectel
  45. Метод rpow в Python
  46. Работа с collections.Counter
  47. Работа с изменяемыми списками
  48. Объединение списков в Python.
  49. Модуль sys: основы

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию