https://data.cityofnewyork.us/Environment/2018-Central-Park-Squirrel-Census-Squirrel-Data/vfnx-vebw
În această lecție, am învățat cum să utilizăm biblioteca Pandas pentru a analiza datele, utilizând datele de la Sondajul Marei Recensăminte a Veverițelor din Central Park din 2018 ca exemplu. Pandas ne permite să citim și să manipulăm seturi mari de date în Python, făcând analiza datelor mult mai eficientă și mai ușoară.
Am început prin a încărca datele într-un Dataframe Pandas și apoi am utilizat diferite funcții pentru a examina datele și a le transforma într-o formă mai ușor de înțeles. Am învățat cum să utilizăm funcții precum head(), tail(), info() și describe() pentru a examina datele din diferite perspective.
De asemenea, am învățat cum să utilizăm filtrarea și indexarea pentru a accesa datele din Dataframe Pandas și cum să utilizăm funcții precum value_counts() și groupby() pentru a analiza datele în funcție de diferite categorii.
În general, Pandas este o bibliotecă puternică și extrem de utilă pentru analiza datelor în Python. Cu ajutorul Pandas, putem efectua analiza datelor cu ușurință și cu mai puține erori, ceea ce face ca această bibliotecă să fie o resursă indispensabilă pentru oricine lucrează cu date în Python.