Метод apply объекта Series. Анализ данных с помощью Pandas

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 14 окт 2024
  • Стать спонсором канала и получить доступ к дополнительным материалам по Python
    / @egoroffchannel
    boosty.to/egor...
    / artem_egorov
    stepik.org/cou...
    Курс по основам python на Степике
    stepik.org/z/1...
    Записывайся на курс на Stepic по ООП, где найдешь много практических задач
    Строки: индексы и срезы
    • Урок 10 Строки: индекс...
    Строки и их методы. Метод split
    • Урок 11 Строки и их ме...
    Функции (def). Определение и вызов функции
    • 35 Функции (def) в Pyt...
    Анонимная функция Lambda
    • 45 Lambda функция Pyth...
    Полный список всех методов и атрибутов класса Series можно посмотреть в документации
    pandas.pydata....
    Если кому нужна помощь, предлагаю индивидуальные занятия. Подробнее пишите в личку в вк
    artem_e...
    python....
    В данном группе можете найти информацию о новых видео и задать вопросы

Комментарии • 30

  • @KonstantinPotapov
    @KonstantinPotapov 3 года назад +12

    Лайк, чувак! Не бросай это дело, я только учиться начал, а у тебя такой годный контент!

  • @СарматПересветов
    @СарматПересветов 4 месяца назад

    Этот урок очень интересный и полезный! Спасибо!

  • @antonkulagin4252
    @antonkulagin4252 2 года назад +2

    Не забрасывайте пожалуйста Pandas! Ждем уроков по Dataframe c нетерпением!

  • @reclreclur7203
    @reclreclur7203 Год назад

    Увидел в телеге твои видосы, оооооочень помог разобраться, спасибо!

  • @Юрыч-э7с
    @Юрыч-э7с 3 года назад +10

    SQL, Django, pyQt
    Хотелось бы видеть это на твоём канале)

  • @userr19194
    @userr19194 2 года назад

    _Большое спасибо за урок!_

  • @waydao4958
    @waydao4958 3 года назад +1

    Спасибо, очень понятно все объясняете по Pandas)))

  • @LinaraL
    @LinaraL 10 месяцев назад

    Артем, привет! выражаю огромную благодарность за твои замечательные ролики. все четко, структурировано, доступно. просто здорово!!! Изучила твой курс по основам Python. Теперь перешла на Pandas. Можно ли купить твой курс? Учитывая, что я хорошо знаю SQL, я бы хотела продолжить свое развитие по анализу данных. Мне нужно уметь статистически обрабатывать данные и их визуализировать. А уровень, чтобы выйти на рынок. У тебя написано, оплата 150р в месяц... Можно ли посмотреть программу курса? Что она дает? Мне не совсем понятно: 150 в месяц. Я не хочу растягивать изучение или сидеть по ночам, я буду осваивать в своем темпе. Можно ли купить курс сразу, чтобы выйти на свои цели и задачи?

  • @andreybalin9314
    @andreybalin9314 3 года назад

    Отличный урок. Подписался, посмотрю ещё видео!

  • @sense5117
    @sense5117 Год назад

    Артём, будет ли продолжение курса по pandas, видосы крутые. Учится легко и запоминается быстро. Очень хочется видеть продолжение

  • @toroloco7881
    @toroloco7881 2 года назад

    Привет. Планируешь дальше раскрывать тему Панд? А-то Серии - это хорошо, но в основном вся работа в Датафреймах производится.

  • @userunknown545
    @userunknown545 3 года назад

    Доброго времени суток! А на степике, пайтоновский курс, там все видео из раздела "основы Пайтон"?

    • @userunknown545
      @userunknown545 3 года назад

      я заметил, что там не все видео входят, их там меньше в общем счете

  • @kairatalmenov9558
    @kairatalmenov9558 Год назад

    дд. хорошее видео, спасибо
    Но у меня вопрос: в ваших примерах вы показали применение apply если функция с одним аргументом.
    а что если apply нужно применить для функции с 2 и более аргументами? такое возможно? как в таком случае будет выглядеть код?

    • @СарматПересветов
      @СарматПересветов 4 месяца назад

      Этот метод вытаскивает значение из ячейки массива (из индекса), в ячейке первично всегда может находиться только один элемент поэтому как ты/вы собрался в этот метод помещать несколько параметров??

    • @СарматПересветов
      @СарматПересветов 4 месяца назад

      Другое дело, если в ячейке находится массив, но массив это тоже один элемент, который в себе может содержать сколько угодно под элементов. Тогда ты уже в функции разбиваешь этот массив и производишь операции

  • @instavideo6880
    @instavideo6880 3 года назад

    Артем, не могу найти этот видос на boosty

  • @ivanl7786
    @ivanl7786 2 года назад

    Здравствуйте! А как добавить соседний столбец к Series? Хочу применить функцию к Series и увидеть результат в соседнем поле.

  • @АртурКамалетдинов-у6э

    молодец

  • @completelynordic
    @completelynordic 3 года назад

    Спасибо! Хотелось бы по sql что-то подобное)

  • @whoiam7138
    @whoiam7138 3 года назад

    А с dataframe метод apply также будет работать, только передавать в качестве аргумента не ячейку, а ряд?

    • @egoroffchannel
      @egoroffchannel  3 года назад +1

      да, вот здесь можно примеры посмотреть
      queirozf.com/entries/pandas-dataframes-apply-examples
      на аргумент axis=1 обрати внимание

  • @shncl
    @shncl Год назад

    а если я хочу применить функцию в которую нужно складывать аргументами значения разных серий одного дф?

  • @leooo7731
    @leooo7731 3 года назад

    Привет, есть ли способ оптимизации функции apply, если например серия очень большая и обработка занимает много времени?

    • @47clere
      @47clere 2 года назад

      pandarallel почитай и подобные ускорители pandas/numpy.
      Сам искал подобное. Если сам алгоритм оптимальный то дальнейшая оптимизация сводится к: многопроцессорность и/или реализация модуля на Си и компиляция.

  • @smoothtop9688
    @smoothtop9688 3 года назад

    Привет, изучаю Python не давно. И возникла проблема. Не могу соеденить tkinter и Pyrogram. Нужно что бы данные вводимые в окно, менялись в коде. Возможно ли это сделать?

  • @eYVgeni
    @eYVgeni 3 года назад +1

    Что же вы Артем пандас забросили ?

  • @olegpivovarov9002
    @olegpivovarov9002 3 года назад

    А как делать более сложные вычисления? Допустим, для каждого элемента серии необходимо посчитать наибольшее среднее суммы предыдущих элементов. Т.е. берем текущее значение + предыдущее [-1] делим на 2, запоминаем. И так далее (a[0]+a[-1]+a[-2]) / 3 ... обратный счёт идёт до начала серии. Затем выбираем наибольшее среднее значение, но в текущий элемент новой серии заносим не его, а скажем, количество элементов за которое это наибольшее среднее посчиталось.

    • @egoroffchannel
      @egoroffchannel  3 года назад +1

      Это уже в цикле нужно обходить и обращаться по индексам к соседям

  • @worldtech2770
    @worldtech2770 2 года назад

    Спасибо! подскажите пожалуйста, как сделать так что бы в pandas отображались оригинальные числа которые я открыл с файла .csv
    добавляются лишние 0 и в некоторых столбцах не на том месте точка стоит.
    Вот оригинал строки: 82; 1; 40.79326147; 354064; 0.1637; 5.12; 5000000000
    Вот что показывает pandas: 82 1.000000 40.793261 3.540640e+05 0.16370 1 5.120000 5.000000e+09