Python Data Analysis (Парру Строчек Кода)
200 UAH
Sol = Imp.Load_Compiled («решения», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Imdb.Xlsx»)
Из Nose.Tools импорт Assert_Equal
Из Pandas.Util.Testing импорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
#Загрузка данных
Импорт Панды как ПД
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Имбб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директоры»)
Df_Countries = Xls.Parse («Государства»)
Отпечаток («загрузка данных завершена»)Задача 1 :
Кто является режиссером с наибольшим количеством фильмов?Сначала получите количество фильмов по «Директор_Име», а затем сохраните имя режиссера.
И рассчитать как серию длины 1 под названием "Director_With_Most"
««»
Ваш код здесь
Director_With_Most = Df.Director_Name.Value_Counts ().Loc [Lambda X: X == X.Max ()]
Сохраните все фильмы этого режиссера и их рейтинги в переменном под названием All_Movies_Ratings, а затем напечатайте эту переменную.(Режиссер с большинством фильмов, которые вы получили из последнего вопроса.)««»
Ваш код здесь
Я не знаю, как сделать этот блок.ВтораяЗадача .Импорт имп, OS, SYS
Sol = Imp.Load_Compiled («решения», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Imdb.Xlsx»)
Из Nose.Tools импорт Assert_Equal
Из Pandas.Util.Testing импорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
#Загрузка данных
Импорт Панды как ПД
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Имбб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директоры»)
Df_Countries = Xls.Parse («Государства»)
Df = Pd.Merge (Left=Df, Right=Df_Countries)
Как=«Внутренний», левый_на=«Страна_Ид»,
Правый_на = «Id»)
Df = Pd.Merge (Left = Df, Right = Df_Directors)
Как=«Внутри», лево_на=«Директор_Ид»,
Правый_на = «Id»)
Отпечатанный (оконченный )Создайте серию под названием «Директоры», которая содержит имя каждого директора и его средний рейтинг.Отпечатайте тип Вашей переменной.Используйте серию «Режиссеры», чтобы найти средний рейтинг Стивен Спилберг.Напечатать ценность .««»
Ваш код здесь
...Создайте пивовую таблицу, которая показывает средний рейтинг каждого директора, группируемого их соответствующими странами.Название Вашей переменной
«Pivot_Agg»
Ваш код здесь
...
3 .Задача .Импорт имп, OS, SYS
Sol = Imp.Load_Compiled («решения», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Imdb.Xlsx»)
Из Nose.Tools импорт Assert_Equal
Из Pandas.Util.Testing импорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
#Загрузка данных
Импорт Панды как ПД
Импорт Numpy как NP
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Имбб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директоры»)
Df_Countries = Xls.Parse («Государства»)
Df = Pd.Merge (Left=Df, Right=Df_Countries)
Как=«Внутренний», левый_на=«Страна_Ид»,
Правый_на = «Id»)
Df = Pd.Merge (Left = Df, Right = Df_Directors)
Как=«Внутри», лево_на=«Директор_Ид»,
Правый_на = «Id»)
Отпечатанный (оконченный )Сколько фильм показывает, насколько он хорош?Сделайте простую скатерную схему, сравнив грубое с Imdb_Score для фильмов во время или после 2000 (Title_Year> = 2000) и до 2000 (Title_Year < 2000).Это может быть полезно для масштабирования X-аксей Demarking gross.(Примечание: распределить грузовую сумму на 1 000 000.)Помните, чтобы поставить легенду, указывающую, какой цвет соответствует, к какому году.Какой твой приговор?Сохраните свой слот в переменном, называемом Plt1, и ваши Фрамы данных в переменных, называемых Df_After_2000 и Df_Before_2000
««»
Импорт Matplotlib.Pyplot как Plt1
Ваш код здесь
...Используя Numpy и Pyplot, сделайте перенапряженную гистограмму, которая показывает распределение баллов против счета фильмов R-Rated и Pg-13.Опишите свой плакат.Сохраните свой слот в переменном, называемом Plt2, и ваши Фрамы данных в переменных, называемых Df_R и Df_Pg13
««»
Импорт Matplotlib.Pyplot как Plt2
Ваш код здесь
...
-
2 дня500 UAH
217 2 0 2 дня500 UAH
добрый день , если актуально , тогда я с удовольствием сделаю эту работу)
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Автоматизация процессоів через API и PhytonНиже описал текущий процесс и то, к какому результату хотелось бы прийти. Также прикладіваю файлы реалтного процесса чтобы лучше понять как он выглядит в ревльности Текущий процесс Сейчас весь процесс выполняется вручную: загрузка/выгрузка файлов, перенос данных между… AI и машинное обучение, Python ∙ 43 минуты назад ∙ 12 ставок |
Необходимо создать бота в ТГ для оплаты подписки.
2000 UAH
Необходимо создать бота в телеграме, где пользователь сможет оформить подписку на доступ к веб-камерам, которые находятся во дворе. Организовать в боте оплату двух видов подписок (на месяц и на один день). Бот должен автоматически проверять оплату и после выдавать ссылку-доступа. Python, Разработка ботов ∙ 13 часов 30 минут назад ∙ 66 ставок |
Парсинг и классификация большого массива изображенийНеобходимо реализовать проект по сбору и структурированию большого массива архитектурных изображений из открытых веб-источников.Задача включает: автоматизированный сбор изображений; загрузка файлов в максимально доступном качестве; классификацию изображений по категориям:… Python, Парсинг данных ∙ 20 часов 30 минут назад ∙ 30 ставок |
Бизнес-логикa платформы: подтверждение занятий, контроль посещаемости-и история уроков (DjangoДоработка бизнес-логики образовательной платформы: подтверждение занятий, контроль посещаемости и история уроков (Django + React) Необходимо реализовать полноценную систему подтверждения уроков, контроля посещаемости и хранения истории подтверждений. Важно Перед началом… Python ∙ 3 дня 1 час назад ∙ 29 ставок |
Доработка административной панели образовательной платформы (Django + React)Доработка административной панели образовательной платформы (Django + React) Описание проекта: Есть действующая образовательная платформа (marketplace, аналог Preply), разработанная на Django + React. Требуется доработать существующую административную панель и реализовать… Python, Веб-программирование ∙ 4 дня 22 часа назад ∙ 58 ставок |
Украина