Jak analizować dane

Wstęp Z poprzedniego wpisu możecie dowiedzieć się jak załadować dane do DataFrame z pliku CSV oraz jak wykonać podstawowe operacje na tych danych. DataFrame można również utworzyć ręcznie na podstawie danych przechowywanych w różnych strukturach oferowanych przez Python, a następnie zapisać go w pliku. W ten sposób możemy utworzyć własny dataset. Osobiście, jak mam doczynienia z danymi, które sam pozyskuję z różnych źródeł jak API, strony webowe poprzez WebScraping, itp. to najchętniej gromadzę je na liście elementów typu Dictionary. Dlaczego akurat tak? Głównie ponieważ jest to struktura samoopisująca się. Dzięki temu jak utworzę na bazie takiej struktury DataFrame to od …

Jak w Pandas utworzyć DataFrame na podstawie danych w liście Czytaj więcej

Artykuł ten otwiera serię artykułów o bibliotece Pandas. Czym jest Pandas? Jest to swego rodzaju swiss army knife w zakresie analizy danych z wykorzystaniem Pythona. Biblioteka ta oferuje wszechstronny zakres funkcjonalności od wczytania danych z różnych rodzajów plików do pamięci poprzez przetwarzanie danych po ich wizualizację. W niniejszym artykule omówię jak zacząć swoją przygodę z tą biblioteką czyli jak wczytać dane do analizy i wykonać na tych danych kilka elementarnych operacji jak np. wyświetlenie kilku ich wierszy. Jako przykładowe dane posłużą w tym artykule dane o klockach Lego pobrane ze strony rebrickable.com (plik sets.csv.gz). Znajdziecie tam więcej zbiorów danych z informacjami o …

Pandas – elementarne wprowadzenie Czytaj więcej