Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » Hong Kong » Python4Finance » Telegram Webview » Post 429
Python4Finance
پرکردن نقایص داده ها (interpolate)
یکی از مشکلاتی که در کار با سری های زمانی و دیتافریم ها داریم، داده های ناقص است. برای مثال یک سهم ممکن است در زمان های خاصی بسته باشد یا داده های یک متغیر در زمان های خاصی در دسترس نباشد. این موارد باعث به هم خوردن محاسبات و بعضا error های حین برنامه می شود. پانداس برای مدیریت کردن داده های خالی یا اصطلاحا NaN روش های متنوعی را ارائه می دهد. یکی از این روش ها پر کردن داده ها بر اساس داده های قبلی و بعدی است. به این معنا که پانداس داده های قبلی و بعدی را در نظر می گیرد و جای خالی را با میانگین آنها پر می کند. این کار در هموار سازی داده ها بسیار تاثیر گذار است. در تصویر این پست، نمونه ای این روش با استفاده از تابع interpolate در پانداس نشان داده شده است.

#پانداس
#سری_زمانی
#پایتون_مالی
#داده
#interpolate
#pandas


پایتون برای مالی در تلگرام
https://www.tg-me.com/joinchat-AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug
www.tg-me.com/hk/Python4Finance/com.python4finance/429
5.6K views



tg-me.com/python4finance/429
Create:
Last Update:

پرکردن نقایص داده ها (interpolate)
یکی از مشکلاتی که در کار با سری های زمانی و دیتافریم ها داریم، داده های ناقص است. برای مثال یک سهم ممکن است در زمان های خاصی بسته باشد یا داده های یک متغیر در زمان های خاصی در دسترس نباشد. این موارد باعث به هم خوردن محاسبات و بعضا error های حین برنامه می شود. پانداس برای مدیریت کردن داده های خالی یا اصطلاحا NaN روش های متنوعی را ارائه می دهد. یکی از این روش ها پر کردن داده ها بر اساس داده های قبلی و بعدی است. به این معنا که پانداس داده های قبلی و بعدی را در نظر می گیرد و جای خالی را با میانگین آنها پر می کند. این کار در هموار سازی داده ها بسیار تاثیر گذار است. در تصویر این پست، نمونه ای این روش با استفاده از تابع interpolate در پانداس نشان داده شده است.

#پانداس
#سری_زمانی
#پایتون_مالی
#داده
#interpolate
#pandas


پایتون برای مالی در تلگرام
https://www.tg-me.com/joinchat-AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/429

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

Python4Finance from hk


پرکردن نقایص داده ها (interpolate)یکی از مشکلاتی که در کار با سری های زمانی و دیتافریم ها داریم، داده های ناقص است. برای مثال یک سهم ممکن است در زمان های خاصی بسته باشد یا داده های یک متغیر در زمان های خاصی در دسترس نباشد. این موارد باعث به هم خوردن محاسبات و بعضا error های حین برنامه می شود. پانداس برای مدیریت کردن داده های خالی یا اصطلاحا NaN روش های متنوعی را ارائه می دهد. یکی از این روش ها پر کردن داده ها بر اساس داده های قبلی و بعدی است. به این معنا که پانداس داده های قبلی و بعدی را در نظر می گیرد و جای خالی را با میانگین آنها پر می کند. این کار در هموار سازی داده ها بسیار تاثیر گذار است. در تصویر این پست، نمونه ای این روش با استفاده از تابع interpolate در پانداس نشان داده شده است.#پانداس#سری_زمانی#پایتون_مالی#داده#interpolate#pandasپایتون برای مالی در تلگرامhttps://www.tg-me.com/joinchat-AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

 Python4Finance TG
Webview: 429
Python4Finance.Telegram Webview
Python4Finance Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Python4Finance
FROM USA