В нескольких словах
Обзор ключевых концепций Python для анализа данных, включая типы данных, операторы, управляющие структуры, функции и популярные библиотеки, такие как NumPy и Pandas.
Python стал одним из самых популярных языков для анализа данных благодаря своей простоте, гибкости и обширной экосистеме библиотек. В этом руководстве мы рассмотрим основные концепции Python, необходимые для работы с данными.**1. Типы данных:** - Числа: целые (int), с плавающей точкой (float). - Строки (str): последовательности символов. - Списки (list): изменяемые, упорядоченные коллекции элементов. - Кортежи (tuple): неизменяемые, упорядоченные коллекции элементов. - Словари (dict): неупорядоченные коллекции пар ключ-значение.**2. Базовые операции:** - Арифметические операции: +, -, *, /, %, **. - Операции сравнения: ==, !=, <, >, <=, >=. - Логические операции: and, or, not.**3. Структуры управления:** - Условные операторы: if, elif, else. - Циклы: for, while.**4. Функции:** - Определение и вызов функций. - Аргументы и возвращаемые значения.**5. Библиотеки для анализа данных:** - NumPy: для числовых вычислений и работы с массивами. - Pandas: для обработки и анализа табличных данных (DataFrame). - Matplotlib и Seaborn: для визуализации данных.Изучение этих основ позволит вам уверенно начать работу с данными в Python.
