Ієрархічне/множинне індексування - це потужний інструмент для аналізу та маніпулювання даними в Pandas DataFrame.
================================
📌 Український канал про програмування та аналіз даних, підписуйтесь, буде багато цікавого і корисного 👩‍💻
www.youtube.com/@ukrainecode?...
================================
📌 OTHER VIDEOS FROM THIS COURSE.
================================
👩‍💻 Передобробка даних pandas. Де брати датасети для роботи 👉 • Python Pandas: Ієрархі...
👩‍💻 Інструменти Pandas для візуалізації. Види діаграм. Графік матриці розсіювання 👉 • Інструменти Pandas для...
👩‍💻 Аналіз 3d даних. Види графіків. Збереження у файл. Matplotlib анімація 👉 • Video
#DataAnalysis #DataScience #DataVisualization #pandastutorial
При роботі з даними у pandas, використання ієрархічного індексування в DataFrame може значно полегшити та збагатити аналіз даних. Ієрархічний індекс дозволяє створювати багаторівневі індекси для рядків або стовпців, що відображають більш складну структуру даних.
У цьому відео ми покажемо, що ми маємо на увазі під ієрархічним індексуванням та як воно інтегрується з усіма функціями індексування Pandas, описаними в попередніх розділах.
Ми також продемонструємо не тривіальні приклади застосування цього інструменту для структурування даних для аналізу.
Наприклад, робота з даними у pandas у продажах, застосовує множинне індексування для створення багаторівневих індексів, що відображають різні аспекти продажу, такі як регіон, продукт та час. Це дозволяє легко фільтрувати, групувати та аналізувати дані за різними комбінаціями цих факторів.
Знання Pandas стають дедалі більш важливими у сфері аналізу даних з python та машинного навчання. Багато алгоритмів машинного навчання вимагають підготовки та очищення даних перед використанням. Pandas допомагає виконати ці завдання швидко та ефективно, забезпечуючи необхідну функціональність для обробки, заповнення пропусків та нормалізації даних.