Utilizzo dei Panda in Python per la manipolazione dei dati
Se interessato al mondo della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico e stai cercando di imparare Python, potresti considerare di dare un'occhiata al libro "Python per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico: tutorial di programmazione Python, Pandas e Scikit-learn per principianti". Questa guida completa, scritta da Wes McKinney - il creatore della libreria Pandas e autore del libro influente "Python per l'analisi dei dati", offre un'introduzione completa alla manipolazione, all'analisi e all'apprendimento automatico dei dati utilizzando Python e la libreria Pandas.
Pandas, una potente libreria open source Python, è uno strumento essenziale per l'analisi dei dati. Viene utilizzata per la manipolazione dei dati, la generazione di statistiche e l'aggregazione dei dati, rendendola un recurso insostituibile per chiunque lavori con i dati.
Una delle caratteristiche chiave di Pandas è la capacità di filtrare i dati. Ad esempio, è possibile filtrare facilmente il dataframe originale per includere solo i clienti sopra o sotto una certa età, o i clienti provenienti da una specifica geografia, come la Francia. Per fare ciò, è possibile specificare i valori desiderati all'interno di parentesi quadre. In alternativa, è possibile utilizzare l'operatore '.loc[]' per eseguire compiti simili.
L'aggregazione dei dati è un altro aspetto essenziale dell'analisi dei dati e Pandas la rende facile. È possibile generare un nuovo dataframe contenente la media del 'CreditScore' per valore di 'Geografia', o calcolare la media dell'età e la devianza standard dell'età per ogni paese. Per fare ciò, è possibile utilizzare il metodo 'groupby', che consente di aggregare i dati a livello di categoria.
Inoltre, Pandas consente di calcolare la correlazione delle caratteristiche e di tracciare una mappa di calore utilizzando seaborn. Ciò può fornire informazioni preziose sulle relazioni tra le diverse variabili nei tuoi dati.
Il dataset utilizzato in questo articolo è il dataset di modelli di churn bancario, che può essere trovato nel link fornito. Questo dataset è ideale per i principianti che vogliono esercitarsi nelle loro abilità di analisi dei dati.
L'articolo discute anche come visualizzare i valori minimi e massimi in un dataframe, nonché come filtrare su più valori
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