pandas este o bibliotecă Python open-source pentru analiza și manipularea datelor tabelare, dezvoltată începând din 2008 de Wes McKinney. Obiectul ei central, DataFrame, seamănă cu un tabel cu coloane denumite. Cu ajutorul ei se pot încărca date din fișiere CSV, Excel sau baze de date și se pot curăța, filtra, grupa și combina. pandas este construită pe NumPy și este un instrument standard în analiza datelor, raportare și pregătirea datelor de antrenare.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulNumPy este biblioteca Python open-source fundamentală pentru calcul numeric. Oferă tablouri multidimensionale și funcții rapide pentru algebră liniară, statistică și numere aleatorii, nucleul ei rulând în cod compilat. Multe instrumente de analiză a datelor și de învățare automată, precum pandas, scikit-learn și numeroase biblioteci de vizualizare, sunt construite pe NumPy. Oricine lucrează cu date în Python o folosește deci aproape întotdeauna, direct sau indirect.
Analiza exploratorie a datelor (EDA) este prima privire deschisă asupra unui set de date: se calculează indicatori sintetici, se examinează distribuțiile și graficele și se caută tipare, valori aberante și valori lipsă – încă fără o ipoteză fixă. Ajută la evaluarea calității datelor și la formularea unor întrebări potrivite pentru analize sau modelări ulterioare. Exemplu: înaintea unei prognoze de vânzări, EDA arată că o lună a fost înregistrată incomplet din cauza unei migrări de sistem.
Curățarea datelor înseamnă depistarea și corectarea intrărilor greșite, duplicate sau neconcordante din seturile de date. Pașii tipici includ uniformizarea ortografiei și a formatelor de dată, eliminarea spațiilor în plus și îmbinarea dublurilor, precum „Popescu SRL” și „Popescu S.R.L.”. Datele curate sunt o condiție pentru analize, mailinguri și aplicații IA fiabile.
Jupyter Notebook este o aplicație open-source, bazată pe browser, a Project Jupyter, care combină într-un singur document cod executabil, rezultate, grafice și text explicativ. Notebook-urile sunt larg folosite în analiza datelor, machine learning, cercetare și predare, deoarece fiecare pas poate fi documentat și partajat într-un mod trasabil. Python este cel mai des folosit limbaj. Exemplu: un analist încarcă datele de vânzări, le curăță și afișează rezultatele sub formă de grafic chiar dedesubt.
