Видео

Спасибо за обратную связь!😊 Обязательно запишу вторую часть, это вопрос свободного времени) 😅

И Вам спасибо за обратную связь!

Спасибо за комментарий. С параметром duplicates все довольно просто. Если вы в bins передаете список неуникальных значений (например, вот такой код: s = pd.Series(np.array([2, 4, 6, 8, 10]), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] pd.cut(s, [0, 2, 4, 6, 10, 10], labels=False, retbins=True, right=False)), и при этом у вас параметр duplicates стоит в позиции по умолчанию, то вы получите ошибку "ValueError: Bin edges must be unique: array([ 0, 2, 4, 6, 10, 10]). You can drop duplicate edges by setting the 'duplicates' kwarg", что значит, что краевые точки интевалов (передаваемые числа) должны быть уникальными, и вы можете автоматически удалить повторяющиеся элементы, если присвоите параметру duplicates значение drop: pd.cut(s, [0, 2, 4, 6, 10, 10], labels=False, retbins=True, right=False, duplicates='drop'), то есть метод cut c параметром duplicates='drop' сам удалит дубликаты, если они имеются.

Аналитики даже лемматизацию используют периодически. Задачи бывают очень интересными )

@@DataAnalystVictoria, в принципе, если датасет текстовый, то вроде как неудивительно. Думал вы только числовые обрабатываете.

И Вам спасибо за обратную связь! 😉

Благодарю за Ваш комментарий, Павел! Приятно осознавать свою полезность ) Останавливаться не собираюсь. Более того, сейчас готовлю материалы для открытого онлайн-курса на платформе Stepik по pandas. В его основу лягут видео этого канала + ссылки на ноутбуки видеолекций + упражнения. Всех своих подписчиков и зрителей канала обязательно приглашу на данный курс.

Обязательно сниму видео про пропуски в данных. Заменить нули на np.nan можно с помощью метода replace: df[‘col’] = df[‘col’].replace(0, np.nan)