Анализ данных с применением библиотек Python - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №1

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №2

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №3

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №4

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №5

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №6

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №7

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №8

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №9

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №10

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №11

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №12

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №13

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №14

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №15

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №16

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №17

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №18

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №19

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №20

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №21

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №22

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №23

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №24

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №25

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №26

Анализ данных с применением библиотек Python, слайд №27

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Анализ данных с применением библиотек Python. Доклад-сообщение содержит 27 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Новый проект

Слайд 2

Описание слайда:

Подключаем или создаем среду разработки python

Слайд 3

Описание слайда:

Старый файл с данными

Слайд 4

Описание слайда:

Новый файл python

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Внешние модули Модули надо установить в текущее окружение Подключить к программе Среда PyCharm предлагает СНАЧАЛА подключить модуль Затем, если его нет в окружении – докачать через Интернет и установить После скачивания среда тратит время на анализ модуля, это требует времени

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Слайд 9

Описание слайда:

Слайд 10

Описание слайда:

Слайд 11

Описание слайда:

Добавьте (загрузите модули при необходимости)

Слайд 12

Описание слайда:

Чтение данных

Слайд 13

Описание слайда:

Что неверно? Разделитель – точка с запятой Десятичная точка – запятая Лучше так data = pd.read_csv("data1.csv",sep=";",decimal=",")

Слайд 14

Описание слайда:

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

Такая структура, как фрейм данных pandas является близким аналогом фрейма из языка R В частности, он сам «знает» что и как надо напечатать Фрейм состоит из переменных (колонок), и строк Существуют механизмы выбора отдельных колонок или их множества Существуют инструменты отбора данных в колонках (например по условию) Потенциально существует возможность поменять местами строки и столбцы (транспонировать таблицу)

Слайд 19

Описание слайда:

Слайд 20

Описание слайда:

Слайд 21

Описание слайда:

Слайд 22

Описание слайда:

Слайд 23

Описание слайда:

Слайд 24

Описание слайда:

Слайд 25

Описание слайда:

Расчет отдельных показателей print("Stat") print("average".center(64,"=")) print(data.median()) print("variance".center(64,"=")) print(data.var()) print("std dev".center(64,"=")) print(data.std())

Слайд 26

Описание слайда:

Специальная таблица под статистику stat = pd.DataFrame() stat["Avg"] = data.mean() stat["Median"] = data.median() stat["Variance"] = data.var() stat["Std dev"] = data.std() print(stat) print(stat.T)