Solvita: kiel instali pandojn en python per git
#000000
En la hodiaŭa mondo, trakti datumojn fariĝis esenca kapablo por programistoj kaj analizistoj. Unu potenca biblioteko kiu helpas fari datuman analizon estas pandoj, kiu estas konstruita aldone al la programlingvo Python. En ĉi tiu artikolo, ni rigardos kiel instali pandojn en Python uzante Git, komprenu la funkciadon de la biblioteko, kaj esploru diversajn funkciojn, kiuj helpos en niaj datum-analizaj taskoj. Do, ni plonĝu rekte en ĝi.
#000001
Solvita: ĝisdatigi dosieron plurfoje en pandoj
#000002
Ĝisdatigi dosieron plurfoje en Pandas estas decida bezono dum vi laboras kun grandaj datumaroj en la kampo de datuma analizo, datummanipulado kaj datumpurigado. Pandoj estas vaste uzata Python-biblioteko, kiu provizas facile uzeblajn datumstrukturojn kaj datum-analizajn ilojn, kiuj ebligas al uzantoj trakti diversajn dosierformatojn kiel CSV, Excel kaj SQL-datumbazoj.
#000003
La ĉefa problemo, kiun ni fokusos pri trakti en ĉi tiu artikolo, estas kiel ĝisdatigi dosieron plurfoje uzante la Pandas-bibliotekon en Python. Ĉi tio implikas legi la datumojn, fari necesajn modifojn aŭ ŝanĝojn, kaj poste reskribi la datumojn al la dosiero. Ni enprofundiĝos en ĉiun parton de la procezo, klarigante la implikitan kodon, kaj diskutante kelkajn bibliotekojn kaj funkciojn asociitajn kun ĉi tiu problemo.
#000004
Solvita: python-pandoj movas la lastan kolumnon al la unua loko
#000005
La panda biblioteko de Python estas potenca kaj diverstalenta biblioteko por datummanipulado kaj analizo, precipe kiam oni laboras kun tabelaj datumoj en la formo de datumkadroj. Unu ofta operacio dum laborado kun datumkadroj estas rearanĝi la kolumnordon por konveni specifajn bezonojn. En ĉi tiu artikolo, ni koncentriĝos pri kiel ŝanĝi la lastan kolumnon al la unua pozicio en panda datumkadro. Ĉi tio povas esti precipe utila kiam vi volas atentigi specifajn kolumnojn, precipe kiam la datumaro havas grandan nombron da kolumnoj.
#000006
Solvita: Fernet%3A Ne povas deĉifri ŝnurojn konservitajn en csv kun pandoj
#000007
Fernet estas simetria ĉifrada biblioteko en Python, kiu provizas sekuran kaj facile uzeblan ĉifradon por sentemaj datumoj. Unu ofta uzokazo por Fernet estas ĉifri datumojn antaŭ konservi ĝin en CSV-dosiero, certigante ke nur rajtigitaj partioj povas aliri ĝin. Tamen, malĉifri ĉi tiujn ĉifritajn ŝnurojn en CSV-dosiero povas esti iom malfacila, precipe kiam vi uzas Pandas-bibliotekon.
#000008
En ĉi tiu artikolo, ni diskutos pri solvo al la problemo de malĉifri ŝnurojn konservitajn en CSV-dosiero uzante Fernet kaj Pandas. Ni provizos paŝon post paŝo klarigon pri la kodo, kaj enprofundiĝos en la koncernajn funkciojn kaj bibliotekojn implikitajn en la procezo.
#000009
Solvita: uzu dict por anstataŭigi mankantajn valorojn pandojn
#000010
En la mondo de datummanipulado kaj analizo, pritrakti mankantajn valorojn estas decida tasko. Pandoj, vaste uzata Python-biblioteko, permesas al ni efike administri mankantajn datumojn. Unu ofta aliro por trakti mankantajn valorojn implikas uzi vortarojn por mapi kaj anstataŭigi tiujn valorojn. En ĉi tiu artikolo, ni diskutos kiel utiligi la potencon de Pandas kaj Python por uzi vortarojn por anstataŭigi mankantajn valorojn en datumaro.
#000011
Solvita: kiel konverti vorton al nombro en python-pandoj
#000012
En la hodiaŭa mondo, datummanipulado kaj analizo fariĝis decida parto de diversaj industrioj. Unu tia tasko, kiu ofte okazas, estas konverti vortojn al nombroj en datumaroj. Ĉi tiu artikolo diskutos kiel la potenca biblioteko de Python, pandoj, povas esti uzata por plenumi ĉi tiun taskon efike. Ni esploros la paŝojn, kodon kaj konceptojn implikitajn en solvi ĉi tiun problemon, certigante ke vi ekkomprenas la procezon kaj povas efektivigi ĝin facile.
#000013
Solvita: kiel preterlasi tagojn pandas daton
#000014
Modo kaj programado povas ŝajni kiel du tute malsamaj mondoj, sed kiam temas pri datuma analizo kaj tendenca prognozo, ili povas bele kuniĝi. En ĉi tiu artikolo, ni esploros oftan problemon por datuma analizo en la moda industrio: preterlasi specifajn tagojn de pandaj dattempaj datumoj. Ĉi tio povas esti precipe utila kiam oni analizas ŝablonojn, tendencojn kaj vendajn datumojn. Ni trapasos paŝon post paŝo klarigon de la kodo, kaj diskutos pri diversaj bibliotekoj kaj funkcioj, kiuj helpos nin atingi nian celon.
#000015
Solvita: tablo pandoj al postgresql
#000016
En la mondo de analizo kaj manipulado de datumoj, unu el la plej popularaj bibliotekoj de Python estas Pandoj. Ĝi provizas diversajn potencajn ilojn por labori kun strukturitaj datumoj, faciligante manipuli, bildigi kaj analizi. Unu el la multaj taskoj kiujn datuma analizisto povas renkonti estas importi datumojn de a CSV dosiero en a PostgreSQL Datumbazo. En ĉi tiu artikolo, ni diskutos kiel efike kaj efike plenumi ĉi tiun taskon uzante ambaŭ Pandoj kaj la psikopg2 biblioteko. Ni ankaŭ esploros la malsamajn funkciojn kaj bibliotekojn implikitajn en ĉi tiu procezo, provizante ampleksan komprenon de la solvo.
#000017
Solvita: aldonu plurajn kolumnojn al datumkadro se ne ekzistas pandoj
#000018
Pandas estas malfermfonta Python-biblioteko kiu disponigas alt-efikecajn, facile uzeblajn datumstrukturojn, kaj datumanalizajn ilojn. Ĝi fariĝis elekto por programistoj kaj datumsciencistoj kiam temas pri manipulado kaj analizo de datumoj. Unu el la potencaj funkcioj provizitaj de Pandas estas krei kaj modifi datumkadrojn. En ĉi tiu artikolo, ni esploros la procezon aldoni plurajn kolumnojn al datumkadro se ili ne ekzistas, uzante pandas-bibliotekon. Ni trairos paŝon post paŝo klarigon de la kodo kaj plonĝos en rilatajn funkciojn, bibliotekojn kaj problemojn, kiujn vi eble renkontos survoje.
#000019