Телеграмм чат группы pydata_chat страница 493

parrot.ru

Рейтинг популярных групп и каналов

В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Python для анализа данных

1597 membersпожаловаться на группу

2020 November 18

КД

Кирилл Дмитриевич... in Python для анализа данных

Всем привет. У меня стоит задача подтянуть значения по частичному совпадению строки. Грубо говоря, у меня есть список слов, где есть значения "рыбный", "РЫБА", "из рыбы", "С РЫБАЙ" и есть слово "Рыба". Как сделать так, чтобы питон парсил строку по ее части? Чтобы у меня получилась таблица "рыбный - Рыба, РЫБА - Рыба, из рыбы - Рыба"? Гуглил, не помогает

источник

12:02пожаловаться #1

LT

Lan Tal in Python для анализа данных

Лемматизация нужна

источник

12:03пожаловаться #2

S

Slavik in Python для анализа данных

Лемматизация нужна

+

источник

12:04пожаловаться #3

КД

Кирилл Дмитриевич... in Python для анализа данных

Спасибо, теперь знаю, какое слово гуглить

источник

12:05пожаловаться #4

Л

Леонид in Python для анализа данных

Я такие задачи решаю через список категорий, у меня есть некий словарь всех видов значения рыбных товаров и к ним "Рыба" в таблице excel:

Столбец 1 / Столбец 2
Рыбный / Рыба
РЫБА / Рыба
РЫБАЙ / Рыба

И далее я делаю ее импорт в Пандас:

cat = pd.read_excel("/Users/user/Downloads/cat.xlsx",sheet_name = 'Sheet1')

и затем merge к необходимому мне исходному data frame:

df_cat = df.merge(cat,on='from',how='right')

Тут нужно выбрать How в зависимости от того нужны ли тебе несовпадающие между двумя дата фреймами ключи

источник

12:12пожаловаться #5

Л

Леонид in Python для анализа данных

но в моем случае, список исходных значений одинаковый во всех выгрузках и весьма конечный (до 50 строк) и поэтому его руками было легко прописать к категориям

источник

12:13пожаловаться #6

Л

Леонид in Python для анализа данных

источник

12:15пожаловаться #7

Л

Леонид in Python для анализа данных

По сути это =vlookup в excel

источник

12:15пожаловаться #8

LT

Lan Tal in Python для анализа данных

Это извращение

источник

12:20пожаловаться #9

LT

Lan Tal in Python для анализа данных

Гуглите pymystem3

источник

12:20пожаловаться #10

КД

Кирилл Дмитриевич... in Python для анализа данных

Я такие задачи решаю через список категорий, у меня есть некий словарь всех видов значения рыбных товаров и к ним "Рыба" в таблице excel:

Столбец 1 / Столбец 2
Рыбный / Рыба
РЫБА / Рыба
РЫБАЙ / Рыба

И далее я делаю ее импорт в Пандас:

cat = pd.read_excel("/Users/user/Downloads/cat.xlsx",sheet_name = 'Sheet1')

и затем merge к необходимому мне исходному data frame:

df_cat = df.merge(cat,on='from',how='right')

Тут нужно выбрать How в зависимости от того нужны ли тебе несовпадающие между двумя дата фреймами ключи

В том то и дело, что у нас нет таблицы эксель

источник

12:26пожаловаться #11

Л

Леонид in Python для анализа данных

ну ее можно создать и заимпортить в пандас

источник

12:27пожаловаться #12

Л

Леонид in Python для анализа данных

а другой дата фрейм заимпортить из чего угодно

источник

12:27пожаловаться #13

Л

Леонид in Python для анализа данных

такую таблицу можно создать и в пандасе, просто серию ключ: значение. Единственная проблема будет прописать их все руками

источник

12:29пожаловаться #14

Л

Леонид in Python для анализа данных

Можно еще, отфильтровать значения рыбного списка по содержанию в строке нужных символов

data.fish_column.str.contains("Рыб")

(тут надо поискать способ прогнать функцию поиска символов без учета регистра)

Сделать из этого дата фрейм и к нему добавить еще столбец ['Рыба']

fish_df['Fish_normal'] = 'Рыба'

и затем его уже мерджить с исходным датафреймом.

источник

12:40пожаловаться #15

R

Ruslan in Python для анализа данных

Ребят, посоветуйте, пожалуйста, какой-нибудь понятный Гайд по построению и визуализации результатов модели ARIMA в Python без жёсткого погружения в математику.

источник

12:50пожаловаться #16

AS

Alex Sumovsky in Python для анализа данных

import re
re.search(шаблон, строка, re.IGNORECASE)

источник

13:04пожаловаться #17

ND

Natalya Davydova in Python для анализа данных

а зачем так сурово? регулярки же медленные
Может, все значения колонки к нижнему регистру
data['column_name'].str.lower(), + лемматизацию

источник

13:08пожаловаться #18

M

Mikhail in Python для анализа данных

Ruslan

Ребят, посоветуйте, пожалуйста, какой-нибудь понятный Гайд по построению и визуализации результатов модели ARIMA в Python без жёсткого погружения в математику.

ты бы еще Хольта-Винсента попросил без погружения в математику рассказать)

источник

13:21пожаловаться #19

IK

Igor Kucherevsky in Python для анализа данных

Ruslan

Ребят, посоветуйте, пожалуйста, какой-нибудь понятный Гайд по построению и визуализации результатов модели ARIMA в Python без жёсткого погружения в математику.

А почему нужна именно ARIMA?

источник

13:25пожаловаться #20