Пошаговое руководство по разведочному анализу данных (EDA) с помощью Python и Pandas

📓 Бесплатный Jupyter-блокнот для этого урока: https://www.mathewkanalytics.com/lessons/mastering-pandas/051-hands-on-exploratory-data-analysis-eda-project/ ☕ Поддержите канал: https://buymeacoffee.com/mathewkanalytics Узнайте, как выполнить полный проект разведочного анализа данных (EDA) с использованием pandas на основе набора данных о «Титанике». Это пошаговое руководство охватывает основные навыки загрузки, очистки, исследования, агрегирования и визуализации данных. Вы получите практический опыт работы с пропущенными значениями, суммирования данных, группировки, фильтрации и построения сводных таблиц, одновременно выявляя закономерности поведения пассажиров «Титаника» и их выживания. Следуйте за нами, пока мы демонстрируем практические методы подготовки данных, анализа тенденций и визуализации результатов. К концу этого урока вы сможете уверенно применять методы EDA к любому набору данных и избегать распространенных ошибок в pandas. Оттачивайте эти навыки, чтобы укрепить свои знания в области анализа данных и подготовиться к более сложным проектам. 00:00 Введение и обзор урока 00:19 Загрузка набора данных о «Титанике» 00:44 Проверка структуры данных и предварительный просмотр 01:14 Понимание структуры данных и столбцов 01:52 Проверка типов данных 02:52 Оценка полноты данных 03:33 Подсчет пропущенных значений 04:45 Очистка пропущенных значений возраста 05:23 Заполнение пропущенных значений отправления 06:20 Удаление столбцов с избыточным количеством пропущенных данных 07:10 Генерация сводной статистики 08:33 Расчет общего показателя выживаемости 09:28 Анализ выживаемости по полу 10:13 Изучение выживаемости по классу билета 11:10 Фильтрация и условный отбор 12:38 Фильтрация по возрасту и тарифу 13:24 Агрегация и группирование 14:34 Группировка по порту отправления 15:18 Создание сводных таблиц для анализа выживаемости 16:49 Визуализация выживаемости по возраст 18:36 Мини-проект: выживание и семейный статус 20:03 Разработка признаков: путешествие в одиночку 21:08 Группировка по статусу путешествия и выживаемости 22:53 Устранение распространенных проблем pandas 23:38 Переименование столбцов для большей ясности 24:21 Обобщение категориальных данных 25:07 Интерактивная практика: подсчет путешественников-одиночек 26:14 Обзор и дальнейшие шаги #Pandas #АнализДанные #ДанныеТитаника