Читать онлайн

Рассмотрены использование библиотеки Pandas для анализа массивов данных, достоинства данной библиотеки для проведения действий с числовыми данными и временными рядами, представленными в виде числовых таблиц. Для сравнения указаны недостатки обработки массивов данных в среде Excel с помощью моделей трендового анализа, таких как линейная, логарифмическая, полиномиальная, степенная, экспоненциальная, возможность обработки данных библиотекой Pandas из разных программных сред, таких как HTML, и буфера обмена данных.

Ключевые фразы: библиотека pandas, язык запросов sql, числовые и временные ряды, ТРЕНДОВЫЙ АНАЛИЗ, линейная аппроксимация, логарифмическая аппроксимация, полино- миальная аппроксимация, степенная аппроксимация, гармонический анализ, алгоритми- ческий язык python
Автор (ы): Судариков Геннадий Викторович (Sudarikov G. V.), Ашмаров Игорь Анатольевич (Ashmarov I. A.)
Журнал: МИР ОБРАЗОВАНИЯ - ОБРАЗОВАНИЕ В МИРЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Образование
УДК
00. Наука в целом (информационные технологии - 004)
Для цитирования:
СУДАРИКОВ Г. В., АШМАРОВ И. А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИБЛИОТЕКИ PANDAS ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ // МИР ОБРАЗОВАНИЯ - ОБРАЗОВАНИЕ В МИРЕ. 2023. № 1 (89)
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.