Size: a a a

Python для анализа данных

2021 March 16

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Aleksey
plt.legend арги посмотри
так это plotly
источник

A

Aleksey in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
так это plotly
сорян, не признал
источник

ИР

Илья Ревин in Python для анализа данных
Так а вопрос номер 2
источник

ИР

Илья Ревин in Python для анализа данных
я могу в jupiter ноутбук
источник

ИР

Илья Ревин in Python для анализа данных
установить пакеты через pip install -r requirements
источник

D

Dima🐼 in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
привет! подскажите, пожалуйста, как изменять имена признаков, не меняя названия столбцов в исходном датафрейме? в документации в явном виде не указано
ну как вариант вызывать метод rename у датафрейма, который передаете в px.histogram, либо использовать plotly.graph_objects
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Dima🐼
ну как вариант вызывать метод rename у датафрейма, который передаете в px.histogram, либо использовать plotly.graph_objects
спасибо! через rename сделаю
источник

ОМ

Олег Мещеряков... in Python для анализа данных
Mary
Всем привет! Я тут новенькая, и в Питоне тоже)
Мне подсказали вот такую удобную штуку для написания кода:
https://colab.research.google.com/
Может быть меня сейчас камнями закидают, или объяснят, почему это неподходящий вариант, но мне для первых шагов очень понравилось, ничего никуда устанавливать не надо, никаких черных экранов и пр. Легко начать что-то делать хоть из дома, хоть с работы (особенно если ничего устанавливать нельзя на компы самостоятельно), хоть с любого другого места без установок.
Буду рада изучать новое с Вами☺️
А черный экранчик там тоже есть, но это когда глазки устанут, спросите Вам подскажут.😀
источник

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
привет! подскажите, пожалуйста, как изменять имена признаков, не меняя названия столбцов в исходном датафрейме? в документации в явном виде не указано
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
если вы про labels, то они работают с осями и заголовком легенды. сами признаки не переименовывает
источник

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных
Где я писал что-то про labels?)
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Andrey Denisov
Где я писал что-то про labels?)
из описания labels должно подходить)
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Andrey Denisov
Где я писал что-то про labels?)
или про это?)
источник

VR

Vasily Rozhkov in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
привет! подскажите, пожалуйста, как изменять имена признаков, не меняя названия столбцов в исходном датафрейме? в документации в явном виде не указано
plt.title
plt.labels
источник

PZ

Pavel Zheltouhov in Python для анализа данных
а кто-нибудь знает как использовать  %МАГИЮ SQL% (https://github.com/catherinedevlin/ipython-sql)
Никак  не разберусь как у них задумано. Можно ли смешать sqlachemy и то же соединение использовать для этой "магии" ?
(не очень то нужно, но как-то неаккуратненько два соединения держать)
источник

КД

Кирилл Дмитриевич... in Python для анализа данных
Привет. У меня стоит задача подсчитать интервал возвращения клиента в магазин. Среднее у меня 17, медиана 12. Если брать от среднего доверительный интервал, получается 17 + 1,96*se = 19. Правильно ли будет интерпретировать, что вероятность возврата клиента после 19 дня менее 5%?
источник

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Ivan Samorukov
привет! подскажите, пожалуйста, как изменять имена признаков, не меняя названия столбцов в исходном датафрейме? в документации в явном виде не указано
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Aleksei Komissarov
Спасибо! Но думаю, действительно проще передавать px.histogram датафрейм с .rename. Итерация по trace — это прикольно)
источник

AK

Aleksei Komissarov in Python для анализа данных
Как минимум, это более гибкий вариант.
Я сначала тестировал первый вариант (через for_each_trace, на скрине есть - не удалил) - он работает так же, как и итерация циклом. Так что можно и так, и так.
источник

IS

Ivan Samorukov in Python для анализа данных
Aleksei Komissarov
Как минимум, это более гибкий вариант.
Я сначала тестировал первый вариант (через for_each_trace, на скрине есть - не удалил) - он работает так же, как и итерация циклом. Так что можно и так, и так.
Да, интересное решение. Не знал, что так можно
источник