Мы постоянно работаем с excel файлами, когда выгружаем данные.
Если выгрузка является единичной — можно обойтись без применения программных средств для форматирования ячеек. Однако в иных случаях будет практичнее разобраться, каким образом автоматизировать процесс форматирования.

Как используя модуль pandas языка python можно делать пакетную (фрагментарную) обработку данных

Современный мир уже нельзя представить без огромных data-центров и суперкомпьютеров, которые обрабатывают колоссальные объёмы информации. Иногда владельцы такого оборудования предоставляют возможность его использовать рядовым специалистам для проведения расчётов. Но что делать, если возможность работы с такими ресурсами отсутствует, а для проведения аудиторской проверки и исследования необходимо обработать объём информации, который не помещается в оперативной памяти компьютера? В этой статье мы поделимся опытом, как используя модуль pandas можно оптимизировать объём исследуемого датасета путём преобразования типов данных

В ходе решения DA-задачи, первое, что, в большинстве случаев, необходимо выполнить – объединить множество табличных данных в большой датафрейм. Это едва ли не основной процесс, с которого начинается анализ данных и задачи машинного обучения. Зачастую данные представляют собой разрозненные файлы или данные из нескольких источников, поэтому, скорее всего, потребуется собрать всё в один датафрейм, используя некоторую логику объединения, а уже затем начать анализ.

Коллаборативная фильтрация – это самый простой способ для построения рекомендаций или прогнозов в рекомендательных системах. Основное предположение заключается в том, что люди, дающие одинаковые оценки предметам или выбирающие одинаковые вещи, в будущем также будут вести себя похоже. С помощью коллаборативной фильтрации можно рекомендовать книги, на основе уже прочитанных, похожими людьми или продвигать услуги. Попробуем сравнить несколько объектов, используя язык Python.

В этой статье расскажем, как использовать Python-пакет FuzzyWuzzy для сопоставления двух столбцов Pandas в DataFrame на основе сходства текста. Проще говоря, нечёткий поиск по столбцам

Для начала, выберем себе «подопытного кролика». Им станет набор данных, расположенный по ссылке. Не будем утруждать себя переходом на сайт и скачиванием документа. Считаем его прямо в коде программы по url: В представленной выше таблице собраны данные о том, какой размер чаевых оставляют люди в зависимости от дня недели, итогового счёта, пола, времени приёма пищи […]