Изучение данных

Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 34 из 60.

Новый набор данных слишком большой, чтобы вывести его целиком. Несколько быстрых проверок покажут его размер, столбцы и значения.

Высокая таблица из 24 песен со столбцами song, seconds и plays, изображённая в виде сетки; первые 3 строки выделены и помечены head(3), а сбоку скобка указывает на 24 строки

songs = pd.read_csv("songs.csv")
print(songs.head(3))   # первые 3 строки; один лишь head() выводит 5
print(songs.shape)     # (строки, столбцы)
for name in songs.columns:
    print(name)

Это выводит:

         song  seconds  plays
0   Blue Hour      210   5169
1  Paper Moon      176   6689
2        Tide      272   2739
(24, 3)
song
seconds
plays

.describe() выводит сводную статистику для каждого числового столбца и пропускает текстовый столбец song. print(songs.describe()) выводит:

          seconds        plays
count   24.000000    24.000000
mean   212.708333  5116.333333
std     42.367419  2189.610898
min    151.000000  1289.000000
25%    175.250000  3626.250000
50%    213.000000  5051.000000
75%    232.250000  6711.500000
max    290.000000  8992.000000

25%, 50% и 75% — это значения на четверти, половине и трех четвертях отсортированного столбца.

Сводка — это тоже таблица: "plays" in songs.describe().columns — True, поскольку in проверяет, есть ли там имя.

Задание

Средне

Модель обучается только на числовых столбцах, поэтому компания такси сначала проверяет журнал поездок. Программа загружает taxi_trips.csv в trips и считывает число n.

Выведите Trips: и количество строк.
Для каждого столбца по порядку выведите его имя, двоеточие и numbers, если метод .describe() включает его в сводку, иначе text.
Выведите первые n строк.

Для таблицы с 30 арендованными велосипедами и n = 2:

Trips: 30
bike: text
km: numbers
station: text
   bike    km  station
0  B-12   4.6     Pier
1  B-07  11.2  Central

Попробуйте сами

import pandas as pd

trips = pd.read_csv("taxi_trips.csv")
n = int(input())

# Напишите свой код ниже

Проверьте себя

В этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.

Все уроки раздела Данные и графики

1Введение

Привет, машинное обучение Что такое модель?Импорт библиотек Ваш первый график

4Преобразование данных

Изменение формы массивов Объединение массивов Случайные числа Повторение: симуляция броска кубика

7DataFrame в pandas

Series DataFrame Чтение CSV-файловИзучение данныхВыбор столбцов Повторение: рейтинги фильмов

10Построение графиков по DataFrame

Построение графика по DataFrame Диаграмма рассеяния по столбцам Отдельный цвет для каждой группы Гистограмма столбца Повторение: продажи кафе

2Массивы NumPy

Создание массивов Форма и размер Диапазоны чисел Индексация и срезы Повторение: температурная сетка

5Линейные графики и диаграммы рассеяния

Подписи и заголовки Диаграммы рассеяния Несколько линий и легенды Цвета и маркеры Фигуры и оси Повторение: шаги за неделю

8Фильтрация и сортировка

Выбор строк Фильтрация строк Сортировка значений Новые столбцы Повторение: лучшие товары

11Наборы данных для ML

Встроенные наборы данных Признаки и метки Изучение по классам Построение графиков классов Повторение: набор данных Wine

3Математика массивов

Математика над целыми массивами Сводная статистика Статистика по осям Транслирование Булевы маски Повторение: результаты экзамена

6Графики для данных

Столбчатые диаграммы Гистограммы Несколько графиков в одном Изображения как массивы Повторение: отчёт об осадках

9Группировка и очистка данных

Подсчёт значений Группировка данных Несколько сводок Пропущенные значения Повторение: результаты опроса

12Заключительные задания

Отчёт о продажах Показания датчиков Цифры с первого взгляда Исследователь-пингвин

Потренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python