3 Python операции для эффективного решения конкретных задач обработки данных
3 операции Python для эффективного решения задач обработки данных
Используйте гибкость Pandas и Python
Сырые данные, которые приходят к вам, почти всегда отличаются от предпочитаемого или требуемого формата. Ваш рабочий процесс начинается с преобразования сырых данных в выбранный формат, что занимает значительное количество времени.
К счастью, у нас есть много инструментов, которые ускоряют этот процесс. По мере развития этих инструментов, они становятся все более эффективными при решении даже конкретных задач. Pandas уже существует довольно долгое время и стал одним из самых широко используемых инструментов для анализа и очистки данных.
Встроенные функции Python также облегчают работу с операциями над данными. Неудивительно, что Python является доминирующим языком в экосистеме науки о данных.
В этой статье мы рассмотрим три конкретных случая и узнаем, как использовать гибкость Python и Pandas для их решения.
- Усовершенствуйте лучшие модели чата с помощью оптимизации предпочтений основной личности (IPO)
- Девять правил для ускорения SIMD вашего кода на Rust (Часть 1)
- Реализация LoRA с нуля’.
1. Расширение диапазонов дат
Вероятно, мы столкнемся с этой задачей при работе с временными рядами данных. Предположим, у нас есть набор данных, который показывает жизненный цикл продуктов в разных магазинах, как показано ниже:
Для некоторых других последующих задач нам необходимо преобразовать этот набор данных в следующий формат:
Мы фактически создаем отдельную строку для каждой даты между начальной и конечной датами. Это также известно как расширение данных. Мы будем использовать некоторые функции Pandas и встроенные функции Python для выполнения этой задачи.
Давайте создадим выборку данных с фиктивными данными в этом формате, на случай, если вы захотите попрактиковаться самостоятельно.
import pandas as pdlifecycle = pd.DataFrame({ "store_id": [1130, 1130, 1130, 1460, 1460], "product_id": [103, 104, 112, 130, 160], "start_date": ["2022-10-01", "2022-09-14", "2022-07-20", "2022-06-30", "2022-12-10"], "end_date": ["2022-10-15"…
