pd.pivot_table, pd.groupby, pd.crosstab | Группировки | БИБЛИОТЕКА PANDAS 4 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 26 дек 2024

Комментарии • 26

  • @paveltimofeev5686
    @paveltimofeev5686 Год назад +3

    Спасибо огромное! На платных курсах так полно и понятно не объясняют того, что вы объяснили за пол часа!

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  Год назад +1

      Пожалуйста! Рада, что понравился материал 😻

  • @Enterprise_IT_support
    @Enterprise_IT_support Год назад +3

    Молодец!

  • @Vinsentinio
    @Vinsentinio Год назад +2

    Отличные уроки, спасибо! понятно и полезно!

  • @Дмитрий-с2э2в
    @Дмитрий-с2э2в 2 года назад +3

    Подписался). Мало таких видео на ютубе

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      Очень рада, что видео оказалось полезным :)

  • @ИмяЖенское
    @ИмяЖенское 2 года назад +3

    Спасибо большое. Это очень полезные уроки. Одни из самых понятных и хорошо оформленных на русском языке

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      Пожалуйста!
      Очень рада, что мои занятия понравились 😊

  • @xandrviking1113
    @xandrviking1113 6 месяцев назад

    Спасибо за урок 🖖👍

  • @КаналСупермастерА

    Юля лучшая!

  • @СанжарТокан-э2щ
    @СанжарТокан-э2щ 2 года назад +2

    многие сайты есть популярные но нету таких качественных контентов

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      и правда стараюсь делать качественный и полезный контент 😸

  • @dmitrykaraulov676
    @dmitrykaraulov676 2 года назад +2

    Юля, огромное спасибо!! Действительно полезные и разъясняющие видео, а не просто наваленый материал! И да... наверно не пандАс, а пАндас?))

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      Пожалуйста!
      Говорю и так, и так, иногда пАндас, иногда пандАс :)

  • @spark-to-a-flame8227
    @spark-to-a-flame8227 2 года назад +1

    Спасибо 💚

  • @pankratovso
    @pankratovso 2 года назад

    Спасибо, узнал некоторые фишки, которыми раньше не пользовался!) можно ещё добавить про метод pandas.DataFrame.transform

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      Пожалуйста!
      Про transform будет немного информации в видео про заполнение пропусков

  • @alexdavydov6517
    @alexdavydov6517 2 года назад +2

    Юля, спасибо большое за видео, за полчаса вспомнил весь синтаксис! Подскажите, какие темы вы у нас будете вести на буткемпе?

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад +1

      Очень рада, что видео помогло вспомнить всё :)
      Следующие занятия буду проводить:
      Модуль 4. Знакомство с Машинным обучением
      Модуль 4. Обучение с учителем и без
      Модуль 4. Деревья решений
      Модуль 4. Линейная и логистическая регрессия

    • @alexdavydov6517
      @alexdavydov6517 2 года назад +2

      @@machine_learrrning это прекрасно, спасибо)

  • @Roc19961
    @Roc19961 2 года назад

    Мы разве не можем вместо lambda функции передавать просто функцию через def? По-моему тогда не надо будет __name__ менять

  • @ИмяЖенское
    @ИмяЖенское 2 года назад

    Юля, подскажи пожалуйста можно ли в pivot table сделать чтобы столбец показывал сколько в процентах он от общего итога по колонке/строке

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      можно, если значения этого столбца поделить на общее итого по столбцу

  • @ВладимирО-с9с
    @ВладимирО-с9с 2 года назад +1

    Почему groupby работает не более чем по двум признакам? Можно ли его делать по трем или более признакам? Каким методом пользоваться если нужна группировка по более чем двум признакам?

    • @machine_learrrning
      @machine_learrrning  2 года назад

      Добрый день!
      Можно и по трем сделать, к примеру написать: df.groupby(['product_department', 'store_id', 'customer_id']), всё отработает отлично