Библиотека Pandas в Python - мощный инструмент для обработки и анализа данных. С ее помощью можно работать с табличными данными, выполнять операции фильтрации, сортировки, группировки и агрегации. Pandas позволяет удобно и эффективно проводить анализ данных, делая работу с ними более продуктивной и удобной.
Объект исследования: Библиотека Pandas в Python для обработки и анализа данных.
Предмет исследования: Основы работы с DataFrame, группировка и агрегация данных с помощью Pandas.
Методы исследования: Изучение документации Pandas, практические примеры работы с данными, анализ результатов.
Научная новизна: Исследование представляет собой компактное руководство по использованию Pandas для обработки данных в Python, с фокусом на основных функциях и методах библиотеки.
Цель проекта: Познакомить читателей с основами работы с библиотекой Pandas для эффективной обработки и анализа данных в Python.
Проблема: Недостаток информации о работе с Pandas и необходимость в компактном руководстве для быстрого старта.
Целевая аудитория: Студенты, исследователи, аналитики данных, программисты, интересующиеся обработкой данных в Python с использованием Pandas.
Задачи проекта:
1. Изучить основные функции и методы библиотеки Pandas.
2. Провести анализ работы с DataFrame.
3. Изучить методы группировки и агрегации данных.
4. Предоставить читателям практические примеры работы с Pandas.
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Установка и импорт библиотеки
- Создание и работа с DataFrame
- Индексация и выбор данных
- Методы группировки данных
- Применение агрегирующих функций
- Работа с множественными уровнями индекса
- Фильтрация данных
- Сортировка и объединение данных
- Работа с пропущенными значениями
- Анализ данных с использованием Pandas
- Визуализация результатов
- Оптимизация процесса обработки данных