Excel Или Python Для Анализа Данных • Scikit learn

Топ-10 библиотек Python для Data Science

Уже довольно давно Python очаровывает ученых, занимающихся данными. Чем больше я взаимодействую с ресурсами, литературой, курсами, тренингами и людьми в науке о данных, тем более глубокие знания Python приобретаю. При этом, когда я только начинал развивать свои навыки Python, у меня был целый список библиотек, о которых мне предстояло узнать. И вот, через некоторое время.

Специалисты в области Data Science точно знают о библиотеках Python, которые можно использовать в науке о данных, но когда в интервью просят назвать их или указать их функцию, мы часто попадаем впросак или, возможно, не помним более 5 библиотек (это случилось со мной: / )

Сегодня я подготовил список из 10 библиотек Python, которые помогают в области Data Science, когда их использовать, каковы их особенности и преимущества.

В этой статье я кратко изложил 10 наиболее полезных библиотеках Python для data scientist’ов и инженеров, основываясь на моем недавнем опыте и исследованиях. Читайте статью до конца, чтобы узнать о 4 бонусных библиотеках!

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
А нализ данных смежная область информатики и математики, тесно связанная с исследованием, фильтрацией, преобразованием и моделированием данных для извлечения полезной информации и принятия решений. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
for row in range(1,i):
n=row%100 # Ниже условие для подсчета числа обработанных строк
# if n==0:
#Вывод количества обработанных строк с шагом 100
# print (“Обработано строк-“,row)
Excel Или Python Для Анализа Данных • Scikit learn

ТОП-11 курсов по анализу данных

Программа, составленная командой Skillbox совместно со специалистами из компаний NVIDIA, QIWI, EPAM и ivi.ru. Финальный проект разработан вместе с компанией «Мегафон». Уже эти два факта делают данный курс одним из наиболее востребованных среди будущих специалистов по Data Science.

Вариант программы для обработки файлов Excel Анализ диагностических работ.

Муниципалитет Общеобразовательная организация Класс Участник Сумма баллов Процент выполнения Оценка

#Определяем номер последней строки и последней колонки на листе WB
i=s.nrows
j=s.ncols

#Число колонок часто больше по UsedRange в VBA, чем заполненных
#Ищем последнюю колонку таблицы
print (“Число строк на листе -“,i,” А число найденных столбцов на листе -“,j)
print (“\nОпределяем пустую ячейку и колонку”)

#Заводим значения типа Set для получения значений критериев и наименований школ
values = set()
schools = set()

#Получение данных о количестве и значении оценок заданий

for row in range(1,i):
n=row%100 # Ниже условие для подсчета числа обработанных строк
# if n==0:
#Вывод количества обработанных строк с шагом 100
# print (“Обработано строк-“,row)

#Заполнение наименований школ из колонки №2
school=s.cell(row,1).value
schools.add(school)

#Печать найденных школ после преобразования в список

# Предыдущий и этот циклы можно было объединить
#Подсчет числа записей в конкретной школе и вывод на печать для контроля
n=1
for sps in spSchool:

for i in range(2,s.nrows):
school=s.cell(i,1).value
if sps==school:
n+=1
print (sps,” -“, n)
n=0

#Вывод критериев – оценок задания диагностической работы
global spList
spList=list(values)

#Перезапись в новый файл первой строки шапки, запоминание текущей школы во второй строке
for j in range(p):
ws.write(0,j,s.cell(0,j).value)

#Начало вывода данных в файл и формирование сумм по критериям задания по каждой школе
school1=s.cell(1,1).value #Запоминание школы
stroka_end=0 #Конечная строка в текущей школе
stroka_begin=stroka_end #Начальная строка в текущей школе
stroka_ws=1 #Запоминание текущей строки вывода в выходной файл

for i in range(1,s.nrows): # Исправить на s.nrows
school2=s.cell(i,1).value
if school2==school1:
stroka_end+=1
#stroka_ws+=1

ws.write(stroka_ws+1,j1,n1)
ws.write(stroka_ws+2,j1,n2)
ws.write(stroka_ws+3,j1,n3)
ws.write(stroka_ws+4,j1,n4)

#Выход из программы, если обработка больше не нужна
sys.exit([n])

Рекомендую установить Anaconda3. Среди её модулей есть прекрасное приложение JupiterLab. Это и прекрасный редактор и программная среда, сохраняющая и текст программы и результаты её работы.

Эти статьи надо скачать и запустить на своём ПК, но можно вставлять непосредственно и на свой сайт.

Эти примеры созданы в JupiterLab и переведены в файлы HTML через File-> Export->HTML

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
Если вдруг вам потребуется, к примеру, выгружать отчеты из вашей программы, почему бы не воспользоваться общепринятым офисным форматом Excel. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
Так, стоп! Что значит эта страшная строка? Она говорит, что нужно взять ячейки с листа «Sheet1» и так далее. А можно попроще? Да – задать данные через числовые координаты списком. А еще за одно в цикл завернем:

Пишем файл Excel из Python.

Когда использовать? NumPy используется для обработки массивов, в которых хранятся значения одного и того же типа данных. NumPy облегчает математические операции над массивами и их векторизацию. Это значительно повышает производительность и, соответственно, ускоряет время выполнения.

Муниципалитет Общеобразовательная организация Класс Участник Сумма баллов Процент выполнения Оценка

«Python для анализа данных» от SkillFactory

Онлайн-курс продолжительностью 2 месяца, который одинаково хорошо подходит действующим аналитикам, маркетологам, менеджерам в различных сферах и конечно программистам, в том числе начинающим.

Программа включает в себя 20 модулей, разделенных на начальный и продвинутый уровни. Ученикам доступен большой объем теоретических материалов, более 500 практических задач и упражнений, а также кейсы, видеозаписи вебинаров и поддержка через Slack.

В процессе обучения участники курса сперва детально познакомятся с языком программирования Python, затем приступят к работе с большими данными.

  • визуализация объемных данных;
  • работа с графиками и таблицами;
  • создание автоматических скриптов;
  • работа с базами и библиотеками;
  • парсинг веб-страниц и работа с API;
  • устранение ошибок в своем коде.

Авторы и преподаватели курса – бизнес-аналитики, программисты и непосредственно основатель SkillFactory. Каждый член команды готов ответить на любые вопросы учеников в ходе обучения.

Цены : со скидкой 24 900 рублей. Доступна рассрочка на 12 месяцев.

специалист
Мнение эксперта
Витальева Анжела, консультант по работе с офисными программами
Со всеми вопросами обращайтесь ко мне!
Задать вопрос эксперту
На данный момент у вас есть базовое представление об основных понятиях, которые вам необходимо знать, чтобы пройти этот урок. Если же вам нужны дополнительные объяснения, обращайтесь ко мне!
Вы видите, что даты расположены на оси X, а цена указана на оси Y. «Последовательные равные интервалы времени» в этом случае означают, что дни, показанные на оси х, разделены на 14 дней: обратите внимание на разницу между 3/7/2005 и следующей точкой, 31.03.2005, и 05.05.2005 и 19.04.2005.

Python. Анализ данных. Changellenge ToolKit

Так в чем разница между Matplotlib и Seaborn? Matplotlib используется для основного построения столбцовых, круговых, линейных, точечных диаграмм и пр., в то время как Seaborn предоставляет множество шаблонов визуализации с меньшим количеством синтаксических правил, причем более простых.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector