Группировка данных в pandas - Часть 2 - Агрегация, Фильтрация, Преобразование скачать в хорошем качестве

Группировка данных в pandas - Часть 2 - Агрегация, Фильтрация, Преобразование

В первой части урока вы познакомились с термином "агрегирование" и с наиболее популярными агрегирующими функциями, с помощью которых можно представлять данные в обобщенном виде. Также Вы узнали, что библиотека pandas поддерживает методологию "разделить-применить-объединить" (split-apply-combine). Во второй части мы сначала рассмотрим альтернативные способы определения ключей для разбиения данных по группам И некоторые интересные методы объекта groupby, а далее будем говорить о применении различных функций к сгруппированным данным, в частности сконцентрируемся на таких методах как filter, transform и apply. 00:00 | Введение 01:05 | Вспоминаем основы группировки данных в pandas 01:31 | Простые примеры группировки (Метод groupby) 04:12 | Отсутствующие значения в группирующем столбце (dropna=False) 05:32 | Другие способы задать ключ(и) разбиения: 06:21 | Список, массив, объект Series и индекс как ключи группировки 08:55 | Словарь или объект Series, связывающий индекс и группу 09:45 | Любая функция на Python 10:12 | Комбинация вариантов ключей 10:54 | Итерирование 12:08 | Файл subset-covid-data.csv 13:38 | Метод size() 14:12 | Метод nth(). Возврат записей с одинаковой позицией в каждой группе 14:39 | Метод get_group(). Получаем все данные выбранной группы 14:58 | Агрегирование - Метод agg() 16:16 | Фильтрация - Метод filter() 19:19 | Преобразование - Метод transform() 25:11 | Преобразование - Метод apply() 26:49 | Главные различия Методов transform() и apply() 27:58 | Заключение Ставь ЛАЙК, если считаешь это видео полезным, и тогда его увидят другие :) Поддержать автора на boosty - https://boosty.to/dataanalystvictoria... Связанные видеоуроки    • Метод GROUPBY. Группировка данных структур...      • Подробный разбор MultiIndex - Часть 1,2. С...      • MultiIndex - Часть 3 - Доступ к данным. LO...      • LOC, ILOC, TAKE - подробный разбор подходо...      • Изменение структуры DataFrame с помощью lo...      • Тип данных CATEGORY в pandas. Создание объ...