Size: a a a

Python для анализа данных

2021 May 28

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
id в обоих таблицах находится в столбцах, а не в индексе?
источник

L

Lebovski in Python для анализа данных
Да
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
bigger_df.join(small_df, on = 'id', how = 'inner') ?
источник

L

Lebovski in Python для анализа данных
Спасибо попробую
источник

L

Lebovski in Python для анализа данных
Твою ж мать, все оказалось так просто, а я там и циклы продумывал, и кучу фильтров создавал… огромная благодарность за отзывчивость
источник

L

Lebovski in Python для анализа данных
Матчасть.. нужно качать матчасть
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
панда специально сделана, чтобы обходиться без циклов. В ней предусмотрено практически всё, что могло бы прийти в голову по поводу циклического перебора. И работает в тысячи раз быстрее
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
Прочтите книга Майкла Хейдта "Изучаем Pandas" (есть русский перевод Груздева), оч. полезная книга для начинающих
источник

L

Lebovski in Python для анализа данных
🙏
источник

AK

Alex K in Python для анализа данных
Если коэффициент пирсона равен 0, значит ли что переменные независимы? Или значит что нет линейной связи?
источник

NB

Nikita Baburov in Python для анализа данных
почему это он ноукод, если там DAX есть?
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
Отсутствие линейной взаиМосвязи. Посчитай коэффициенты спирмена.
источник

AK

Alex K in Python для анализа данных
Пасибв
источник
2021 May 29

R

Roman in Python для анализа данных
А еще как вариант запихни все в бд и джойни в бд
источник

3

3ldar in Python для анализа данных
От себя порекомендую прокачать искусство задавать вопросы на английском. Гугл со стаковерфлоу в таком случае практически всегда вас выручит ;)
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
Ну фиговый совет. Пирсон проверяет линейную связь, а Спирмен монотонную. Криволинейную, но монотонную связь Пирсон лишь занизит, но не обнулит. А, например, квадратическая связь будет у обоих 0
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
Спирмен полезен  когда надо устаканить ненормальность распределения или выбросы
источник

АР

Александр Райков... in Python для анализа данных
А в случае проверки возможной немонотонной связи после 0 в Пирсона лучше сделать график рассеивания и глазами посмотреть
источник

R

Ruslan in Python для анализа данных
То что нужно графики рассеивания строить согласен. Но Спирмен на нелинейных взаимосвязях частенько нормально отражает корреляцию. Тем более Отсутствие монотонности же не отменяли )
источник

I

Igor in Python для анализа данных
Вот такое лучше не писать))) Он отражает, как выше уже написали, монотонную взаимосвязь, а если более точно то корреляцию рангов.
Если график не постоянно убывающий или растущий, а с какими-то "изгибами" (типа квадратичной ф-ии), то применение метода Спирмена не лучшая идея.
источник