Аналіз даних з Pandas: передобробка даних. Працюємо з реальним датасетом. Візуалізація даних

📌 Український канал про програмування та аналіз даних. Будьмо на звʼязку 👩‍💻    / @ukrainecode   ============================= 📌 OTHER VIDEOS FROM THIS COURSE. ================================ 👩‍💻 AI Все про штучний інтелект 👉    • AI Все про штучний інтелект   👩‍💻 NumPy бібліотека Python. Робота з матрицями і масивами 👉    • NumPy бібліотека Python. Робота з матрицям...   👩‍💻 Python Matplotlib анімація. Аналіз 3d даних. Види графіків. 👉    • Matplotlib: Аналіз тривимірних даних. Анім...   👩‍💻 Зручна організація робочого простору. Інсталяція необхідних інструментів для роботи. 👉    • Зручна організація робочого простору. Інст...   👩‍💻 Повний курс по GIT 👉    • Git туторіал: Знайомство з GitHub. Фіксимо...   0:00 Установка Anaconda. Знайомство з conda environment 07:41 Що таке Series? Як з цим працювати? 14:24 Аналіз даних з Dataframe. 21:05 Ієрархічне / множинне індексування Pandas 28:46 Групування та Агрегація Pandas. Сортування DataFrame. Фільтрування 37:02 Передобробка даних pandas. Де брати датасети для роботи 53:18 Інструменти Pandas для візуалізації. Види діаграм. Графік матриці розсіювання Сайти, де можна брати дані: https://www.kaggle.com/ https://data.world/datasets/open-data https://data.unicef.org/resources/res... https://mavenanalytics.io/data-playgr... https://catalog.data.gov/dataset У цьому відео ми розглянемо ключові аспекти роботи з бібліотекою Pandas, яка є однією з найбільш популярних та потужних бібліотек для обробки та аналізу даних в середовищі Python. Розглянемо різні джерела, з яких можна отримати датасети для аналізу даних, такі як веб-сайти з відкритими даними, бібліотеки для завантаження даних Розглянемо основні методи та функції Pandas для очищення, обробки та підготовки даних перед аналізом, такі як видалення дублікатів, обробка пропущених значень, перетворення типів даних, тощо. Покажу приклади роботи з реальними наборами даних, де ми використовуємо Pandas для завантаження, обробки та аналізу даних. Навчимося створювати зведені таблиці за допомогою методу pivot_table в Pandas для агрегації та аналізу даних. Дослідимо як можна зберігати набори даних у базі даних SQLite та використовувати їх з Pandas. Розглянемо інструменти та методи візуалізації даних у Pandas. Це відео надасть вам комплексне розуміння роботи з Pandas, що дозволить вам ефективно аналізувати та обробляти дані у своїх проектах. #PandasTutorial #DataAnalysis #DataScience #DataPreprocessing #DataVisualization #PythonProgramming #DataFrameManipulation #RealDatasetAnalysis #HierarchicalIndexing #DataCleaning #DataWrangling #DataAggregation #PandasVisualization #ukrainecode #українськийконтент