Главная

Следующий раздел: ОРу. Ошибки в коде

Вернуться в раздел: Основы Python и анализа данных

Вернуться в оглавление: Я.Практикум

1. Moscow Catnamycs

   1.1 Вводный урок: Что и как?

   1.2 Первый код. Знакомство.

Познакомились с командой: print('Хочу стать крутым специалистом в сфере данных!')

   1.3 Гоша, коты и роботы.

   1.4 Ключ к CSV таблице.          

import pandas

           pandas.set_option('display.max_columns', None)
           pandas.set_option('display.max_rows', None)

           data = pandas.read_csv('polomki.csv', index_col='Магазин')
          print(data)

   1.5 Что вы только что написали.

      Подробный разбор команд из раздела 1.4

   1.6 Как превратить мысли в код.

   1.7 Зачем виалюзировать данные.

   1.8 Seaborn() и Heatmap().

     Необходимо вспомнить код из предыдущего уроков и познакомиться с пакетом matplotlib.pyplot для создания тепловой карты    

 import matplotlib.pyplot as plt
     plt.rcParams['figure.figsize'] = (4, 8) # указываем размер визуализации
     import pandas
    data = pandas.read_csv('polomki.csv', index_col='Магазин')
     import seaborn
    seaborn.heatmap(data)

   1.9 Как понять что не так?

   1.10 Как умножить столбец на 100.

   1.11 Почините данные о поломках.

    Знакомство с умножением   

  import pandas
     data = pandas.read_csv('polomki.csv', index_col='Магазин')
     data['Неделя 14'] = data['Неделя 14'] * 100
     print (data) 

   1.12 Сообщение от Серёги.

   1.13 Новый Heatmap.

     Вывод тепловой карты при этом умножение последнего столбца на 100    

 import matplotlib.pyplot as plt
     import pandas
     import seaborn

    plt.rcParams['figure.figsize'] = (4, 8) # указываем размер визуализации
    data = pandas.read_csv('polomki.csv' , index_col = 'Магазин' )
    data['Неделя 14'] = data['Неделя 14'] * 100
    seaborn.heatmap(data)

   1.14 Выводы.

   1.15 Заключение.

Следующий раздел: ОРу. Ошибки в коде

Вернуться в раздел: Основы Python и анализа данных

Вернуться в оглавление: Я.Практикум