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. Управление пакетами с pip
  2. Логические значения в Python
  3. Открытие и запись файлов
  4. Работа с атрибутом dict
  5. Принципы Zen of Python
  6. Метод get() в Python
  7. Работа с YAML в Python
  8. Сортировка данных в Python
  9. Подсчет частоты элементов с Counter
  10. Группы исключений в Python
  11. Генерация UUID в Python
  12. Списки в Python
  13. Цикл for в Python
  14. Декоратор проверки активности
  15. Имена объектов в Python
  16. Конкатенация строк в Python
  17. Модуль Operator в Python
  18. Основные функции и модули Python
  19. Обмен значений переменных в Python
  20. Обработка StopIteration в Python
  21. Прокачанный трейсинг ошибок
  22. Замена текста в Python
  23. Оператор += в Python
  24. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  25. Манипуляция формой массива в Numpy
  26. Отображение HTML кода в Python
  27. Визуализация пропусков данных
  28. Оптимизация методов в Python 3.7
  29. Метод remove() для удаления элемента из списка
  30. Оптимизация гиперпараметров в Python
  31. Работа с файлами и директориями в Python.
  32. Перегрузка операторов в Python
  33. Работа со строками в Python.
  34. Комментарии в Python.
  35. Комментарии в Python
  36. Структуры данных в Python
  37. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  38. Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
  39. Виртуальные среды в Python
  40. Python Ellipsis использование
  41. Работа с файлами в Python
  42. Python Поверхностное Копирование
  43. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  44. Метод округления чисел
  45. Преобразование чисел в восьмеричную строку

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию