Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Pct change pandas как работает?
Метод `pct_change()` в библиотеке Pandas используется для вычисления процентного изменения между последовательными элементами в серии или столбце данных. Он возвращает новую серию или столбец, в котором каждый элемент представляет собой процентное изменение относительно предыдущего ... Читать далее
Для вывода уникальных значений столбца в pandas можно использовать метод `unique()`. Вот пример:
```python
import pandas as pd
# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# Выводим уникальные значения столбца
unique_values = ... Читать далее
Как вывести время выполнения в pandas?
В pandas можно использовать модуль time для измерения времени выполнения операций. Для этого нужно сохранить текущее время перед началом операции и вычислить разницу после ее завершения.
Вот пример:
```python
import pandas as pd
import time
# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ... Читать далее
1. int64 - целочисленный тип данных с 64-битной точностью
2. float64 - тип данных с плавающей запятой с 64-битной точностью
3. object - тип данных для хранения строковых значений
4. bool - логический тип данных (True или False)
5. datetime64 - тип данных для хранения даты и времени
6. timedelta - ... Читать далее
Как создать dataframe pandas?
Для создания DataFrame в pandas можно использовать различные методы. Ниже приведены некоторые из них:
1. Создание DataFrame из списка или массива:
```python
import pandas as pd
data = [['John', 28], ['Alice', 32], ['Bob', 45]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. Создание ... Читать далее
Как создать датафрейм pandas?
Для создания датафрейма в pandas можно использовать различные методы. Вот несколько примеров:
1. Создание датафрейма из списка или массива:
```python
import pandas as pd
data = [['John', 28], ['Alice', 32], ['Bob', 45]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. Создание датафрейма ... Читать далее
Pandas что это?
Pandas - это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет высокоуровневые структуры данных и инструменты анализа данных. Она используется для работы с таблицами данных, которые могут быть загружены из различных источников, таких как CSV-файлы, базы данных и т.д. Pandas ... Читать далее
Pandas — это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет мощные инструменты для работы с данными. Она позволяет легко и удобно импортировать, обрабатывать и анализировать данные из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL и т.д. Pandas также предоставляет возможность работать с данными в виде таблицы (DataFrame) и выполнять на них различные операции, такие как сортировка, фильтрация, группировка, агрегация и многое другое. Это делает pandas очень популярной библиотекой для анализа данных и машинного обучения.