Обработка данных

Обработка данных в Python: pandas, jupyter notebook



Анализ данных с помощью pandas. Часть 8: работа с данными из базы данных SQL

До этого момента, мы получали данные только из csv файлов. Это довольно распространённый способ сохранения данных, но далеко не единственный! Pandas может работать с данными из HTML, JSON, SQL, Excel (!!!), HDF5, Stata, и некоторых других вещей. В этой части мы поговорим о работе с данными из баз данных SQL.





Анализ данных с помощью pandas. Часть 4: объединение нескольких dataframe

В конце этой части, мы загрузим данные о погоде в Канаде за весь 2012 год, и сохраним в CSV файл. Мы сделаем это, загрузив каждый месяц в отдельности, а затем сгруппировав все месяцы вместе.

Здесь температура за каждый час в 2012 году!



Анализ данных с помощью pandas. Часть 2: Выбор данных и нахождение наиболее частых жалоб

В этой части мы будем использовать новый набор данных, чтобы показать, как быть с большими объёмами данных. Это данные о 311 сервисных запросов (или жалоб) жителей, предоставленные NYC Open Data (скачать данные).





Опечатка в тексте:
Послать сообщение об ошибке автору?