Основы pandas

В этой главе вы узнаете, как манипулировать и визуализировать данные временных рядов с помощью pandas. Вы познакомитесь с такими понятиями, как повышающая дискретизация, понижающая выборка и интерполяция. Вы будете практиковаться в использовании цепочки методов для эффективной фильтрации ваших данных и выполнения анализа временных рядов. От цен на акции до времени полета, данные временных рядов можно найти в самых разных областях, и возможность эффективно работать с ними — бесценный навык.

Теперь, когда вы научились принимать и проверять свои данные, вы узнаете, как исследовать их визуально и количественно. Этот процесс, известный как исследовательский анализ данных (EDA), является важнейшим компонентом любого проекта по data science. У pandas есть мощные методы, которые помогают со статистической и визуальной EDA. В этой главе вы узнаете, как и когда применять эти методы.

В этой главе вы познакомитесь с pandas DataFrames. Вы будете использовать pandas для импорта и проверки различных наборов данных, начиная с данных о населении, полученных от Всемирного банка, до ежемесячных данных об акциях, получаемых через Yahoo Finance. Вы также будете практиковаться в создании DataFrames с нуля и познакомитесь с внутренними возможностями визуализации данных pandas.

Работая с реальными данными о погоде и климате, эта глава позволит вам применить все навыки, которые вы приобрели по ходу курса. Вы будете использовать pandas для работы с данными в удобной для анализа форме и систематического изучения их с использованием техник, которые вы изучили.