У нас вы можете посмотреть бесплатно Прекратите неправильно использовать Pandas (вот как это исправить) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Столкнулись с медленным и неэффективным анализом данных? Вероятно, вы неправильно используете pandas. Я покажу вам одну критическую ошибку, которую допускают 95% пользователей Python в Jupyter Notebook, и простое решение, которое сэкономит вам часы. Перестаньте неправильно использовать Pandas! Вот решение! 👉 В этом видео вы узнаете профессиональный способ использования pandas в Jupyter Notebook для более чистого, быстрого и мощного анализа данных. Мы разберем распространенные антипаттерны, причины их возникновения и лучшие альтернативы, которые сделают ваш код более эффективным, а рабочий процесс — более плавным. Вы узнаете: Самую распространенную причину снижения производительности pandas (и как это исправить мгновенно) Как преобразовать неструктурированные данные с помощью чистого, читаемого кода Продвинутые методы фильтрации и агрегирования, которые действительно имеют смысл Приемы управления памятью для обработки больших наборов данных без сбоев в вашем блокноте Мои любимые сочетания клавиш Jupyter, которые идеально сочетаются с pandas Независимо от того, являетесь ли вы новичком в области анализа данных, аналитиком или опытным разработчиком, исправление этих ошибок мгновенно улучшит ваши навыки работы с данными. Готовы писать более качественный код на pandas? Нажмите кнопку ПОДПИСАТЬСЯ, чтобы каждую неделю получать больше уроков по анализу данных, советов по Jupyter и секретов Python. Включите уведомления, чтобы никогда не пропускать новые видео! Код из этого видео: [Ссылка на GitHub Gist в закрепленном комментарии] #Pandas #Python #DataScience #JupyterNotebook #DataAnalysis #Programming #Coding #DataCleaning