Изучите работу с библиотеками Pandas, NumPy и Matplotlib для обработки, анализа и визуализации данных — одну из самых популярных областей применения Python.
Начать изучениеМощный инструмент для работы с табличными данными, очистки, фильтрации и анализа.
Фундамент для математических операций с многомерными массивами и матрицами.
Библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций.
import pandas as pd
# Загрузка данных
df = pd.read_csv('data.csv')
# Просмотр данных
print(df.head())
# Очистка данных
df.dropna(inplace=True)
# Группировка
result = df.groupby('category').sum()import numpy as np
# Создание массивов
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Математические операции
mean = np.mean(arr)
std = np.std(arr)
# Линейная алгебра
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
det = np.linalg.det(matrix)import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Подготовка данных
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# Построение графика
plt.plot(x, y)
plt.title('Синусоида')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('sin(X)')
plt.show()Анализ продаж, прогнозирование, выявление тенденций
Обработка экспериментальных данных, статистический анализ
Подготовка данных, визуализация результатов
Анализ рынков, риск-менеджмент, алготрейдинг