Analisi dei dati
Usa Python e le sue librerie per analizzare dati complessi con facilità
Difficoltà: Principiante
Quando generiamo un dataframe o importiamo un set di dati con pandas, esso si arricchisce automaticamente di una colonna che funge da “indice”. In questo breve articolo vedremo insieme come attribuire la funzione di indice a un’altra colonna (o a più colonne) e soprattutto quali sono i vantaggi di questa operazione.
Difficoltà: Principiante
In questo breve articolo esamineremo i passaggi necessari per importare un file .csv in pandas e le relative possibilità di personalizzazione.
Difficoltà: Principiante
In questo breve articolo vedremo come importare dati da un file Excel (.xls) e iniziare a manipolarli.
Difficoltà: Principiante
In questo breve articolo vedremo come importare dati da un file Excel (.xlsx) e iniziare a manipolarli.
Difficoltà: Intermedia
I valori nulli possono essere fonti di problemi e fastidiosi grattacapi quando ci accingiamo a lavorare con un set di dati. In questo breve articolo vedremo come identificarli e procedere alla loro rimozione.
Difficoltà: Principiante
Lavorare con le date riserva molto sgradite sorprese a cause dei diversi formati che esse possono assumere. In questo breve articolo vedremo come scegliere il formato che preferiamo grazie alla libreria pandas di Python.
Difficoltà: Intermedia
Molto spesso, dopo aver analizzato dei dati tramite l’utilizzo della libreria pandas, ci capita di doverli condividere con altri. E se volessimo formattare i nostri dati in una tabella pivot per renderli più fruibili? Dobbiamo davvero esportare i dati su un file Excel, aprirlo a creare manualmente una tabella pivot? Ovviamente no. Possiamo costruirne una con pandas!
Difficoltà: Intermedia
Molto spesso ci capita di voler aggiungere una colonna al nostro dataframe che abbia dei valori basati su quelli di altre colonne. Solitamente si ha bisogno che questa nuova colonna svolga una funzione riassuntiva, mettendo ordine trai dati.
Difficoltà: Principiante
Il primo passo di ogni analisi di dati consiste nell’esplorazione. Molto spesso, per capirci qualcosa bisogna andare a mettere ordine nel nostro set di dati. Fortunatamente la libreria pandas ci permette di ordinare il nostro dataset in pochi e semplici passaggi, senza dover rinunciare alla complessità richiesta dalle analisi più approfondite.
Visualizzazione dei dati
Costruisci grafici per presentare i tuoi dati con Python e le sue librerie
Difficoltà: Principiante
I questo articolo esploreremo un metodo semplice e rapido per visualizzare la presenza di valori nulli nel nostro set di dati.
Difficoltà: Principiante
In questo articolo vedremo come costruire un grafico a colonne usando la libreria pandas in pochi, semplici passaggi
Difficoltà: Intermedia
Una delle maniere migliori per comprendere un certo set di dati consiste nel visualizzarlo. Un istogramma è un tipo di grafico che può aiutarci a capire quanto alcune “classi” di dati siano ricorrenti.