В нашем Университете, где мы неистово создаём для вас учебные программы, уже развесили новогодние украшения🎄
А как дела с вашей подготовкой к празднику?
❤️ — украшаю комнату
🤩 — выбираю подарки
💔 — да что такое это ваше новогоднее настроение?!
А как дела с вашей подготовкой к празднику?
❤️ — украшаю комнату
🤩 — выбираю подарки
💔 — да что такое это ваше новогоднее настроение?!
❤25💔24🤩17👍5🤯2🎉1
До Нового года осталось три дня, за это время можно успеть проверить свои знания. И сегодня у нас Pandas-quiz.
Восемь вопросов (по 4 в день), через сутки публикуем комментарий эксперта. Начинаем?
Восемь вопросов (по 4 в день), через сутки публикуем комментарий эксперта. Начинаем?
👍7
Какие файлы можно прочитать с помощью Pandas?
Anonymous Quiz
20%
JSON
15%
Excel
0%
HTML
64%
Все вышеперечисленные
❤1
Какая команда вернет тип данных для значений каждого столбца датафрейма df?
Anonymous Quiz
28%
print(df.dtype)
17%
print(dtypes(df))
27%
print(df.dtypes)
28%
Ни один из вышеперечисленных
👍4
Что возвращает атрибут shape?
Anonymous Quiz
54%
Возвращает количество строк и столбцов соответственно в виде кортежа
14%
Возвращает количество столбцов и строк соответственно в виде списка
14%
Возвращает количество строк и столбцов соответственно в виде списка
18%
Возвращает количество столбцов и строк соответственно в виде кортежа
Что из следующего может быть сохранено в датафрейм?
Anonymous Quiz
2%
Двумерный ndarray
8%
Списки, словари, Series
9%
Pandas DataFrame
81%
Все вышеперечисленное
Ну что, коллеги, продолжаем вечеринку? Сегодня у нас вторая часть Pandas-quiz: 4 вопроса, несколько вариантов ответов, и комментарий от эксперта через сутки.
Кстати, комментарии по первой части уже добавили. Поехали? 🚀
Кстати, комментарии по первой части уже добавили. Поехали? 🚀
👍13👌1
Какая командa удаляет пропущенные значения?
Anonymous Quiz
89%
df.dropna()
2%
df.removena()
3%
df.removenull()
6%
df.delnull()
Какой атрибут поможет транспонировать таблицу sale ?
sale = pd.DataFrame(
{'01.01.2022': 400, '02.01.2022': 792, '03.01.2022': 627, '04.01.2022': 713, '05.01.2022': 447}, index = pd.Series('number'))
sale = pd.DataFrame(
{'01.01.2022': 400, '02.01.2022': 792, '03.01.2022': 627, '04.01.2022': 713, '05.01.2022': 447}, index = pd.Series('number'))
Anonymous Quiz
55%
T
12%
ndim
10%
empty
23%
shape
Как найти элементы Series 1, которых нет в Series 2?
ser_1 = pd.Series([397, 166, 150, 422, 478, 357, 215, 341, 402, 398])
ser_2 = pd.Series([150, 299, 487, 219, 166, 402, 283, 258, 380, 215])
ser_1 = pd.Series([397, 166, 150, 422, 478, 357, 215, 341, 402, 398])
ser_2 = pd.Series([150, 299, 487, 219, 166, 402, 283, 258, 380, 215])
Anonymous Quiz
22%
ser_1[not ser_1.isin(ser_2)]
27%
ser_1[ser_1.notin(ser_2)]
43%
ser_1[~ser_1.isin(ser_2)]
7%
ser_1[~ser_1.isna(ser_2)]
Как преобразовать series со строковыми датами в timeseries?
ser = pd.Series(['01 Jan 2022', '02-02-2021', '20200303', '2019/04/04', '2018-05-05', '2017-06-06T12:20'])
ser = pd.Series(['01 Jan 2022', '02-02-2021', '20200303', '2019/04/04', '2018-05-05', '2017-06-06T12:20'])
Anonymous Quiz
23%
pd.to_datetime(ser)
9%
ser.astype('datetime64')
68%
Оба варианта верны
❤2
Ну что, коллеги, мы с вами два дня решали Pandas-quiz. Комментарии от эксперта добавили под каждым вопросом. Смотрите, решайте, сверяйтесь.
Вам зашёл такой формат?
Вам зашёл такой формат?
👍25
В Новый год мы все хотим хороших историй. Вот отличная история — отзыв от нашей ученицы. Просто ещё раз хотим вам напомнить: возможно всё.
«Меня зовут Саковец Екатерина. Я училась на 6 потоке дата - аналитиков. Хотела бы сказать вам и всему педагогической составу большое спасибо за обучение!
Я училась в декрете с маленьким ребёнком, имея почти 20 лет стажа в HR. Училась ночами, пока все спали.
После окончания обучения, вышла с инициативой по созданию корпоративной аналитической системы в родной компании. В конечном итоге был создан отдел бизнес - анализа и я туда вошла. Сначала проектно. С сентября я уже официально бизнес-аналитик большого производственного предприятия.
За плечами уже несколько проектов по аналитике и её визуализации.
Всё возможно, главное - желание и упорный труд. Спасибо большое всей команде Центра прикладного анализа больших данных! С Наступающим 💙».
«Меня зовут Саковец Екатерина. Я училась на 6 потоке дата - аналитиков. Хотела бы сказать вам и всему педагогической составу большое спасибо за обучение!
Я училась в декрете с маленьким ребёнком, имея почти 20 лет стажа в HR. Училась ночами, пока все спали.
После окончания обучения, вышла с инициативой по созданию корпоративной аналитической системы в родной компании. В конечном итоге был создан отдел бизнес - анализа и я туда вошла. Сначала проектно. С сентября я уже официально бизнес-аналитик большого производственного предприятия.
За плечами уже несколько проектов по аналитике и её визуализации.
Всё возможно, главное - желание и упорный труд. Спасибо большое всей команде Центра прикладного анализа больших данных! С Наступающим 💙».
👍39👌2
Друзья, ну что, закончили отмечать?
Давайте плавно войдём в рабочий год, и порешаем Seaborn_quiz?
Как всегда, три вопроса в день, правильный ответ сразу же, комментарий эксперта через сутки🚀
Давайте плавно войдём в рабочий год, и порешаем Seaborn_quiz?
Как всегда, три вопроса в день, правильный ответ сразу же, комментарий эксперта через сутки🚀
👍9
1) Какой тип графика поможет выяснить, коррелируют ли две переменные или нет?
Anonymous Quiz
5%
rugplot
22%
boxplot
5%
barplot
67%
scatterplot
2) Какую информацию вы можете узнать по диаграмме boxplot в seaborn? (Два варианта)
Anonymous Poll
65%
Межквартильный размах
15%
Среднее квадратическое отклонение
27%
Мода
81%
Выбросы
3) Что вы можете сказать из приведенного ниже рисунка о медианном уровне чаевых, которые оставляют женщины по воскресеньям?
Anonymous Quiz
1%
Находится в диапазоне от 1 до 2
17%
Находится в диапазоне от 2 до 3
80%
Находится в диапазоне от 3 до 4
1%
Находится в диапазоне от 4 до 5
Продолжаем квиз, первые вопросы: раз, два и три
Комментарий от эксперта уже добавлен, смотрите, сверяйтесь. Поехали дальше?🚀
Комментарий от эксперта уже добавлен, смотрите, сверяйтесь. Поехали дальше?🚀
Telegram
Data-Diving // Pro Data
1) Какой тип графика поможет выяснить, коррелируют ли две переменные или нет?
rugplot / boxplot / barplot / scatterplot
rugplot / boxplot / barplot / scatterplot
👍4