Аналіз даних Python (код Пару Строчек)
200 UAH
Sol = Imp.Load_Compiled («розв'язання», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Імдб.Xlsx»)
Від Nose.Tools імпорт Assert_Equal
З Pandas.Util.Testing імпорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
# Завантажити дані
Імпорт ПАНДА як ПД
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Імдб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директори»)
Df_Countries = Xls.Parse («Країни»)
Принтер («завантаження даних завершено»)Задача 1 :
Хто є режисером з найбільшою кількістю фільмів?Перш за все, отримуйте кількість фільмів за "Director_Name", а потім збережіть ім'я режисера.
І рахуйте як серію довжини 1 під назвою "Director_With_Most"
««»
Ваш код тут
Director_With_Most = Df.Director_Name.Value_Counts ().Loc [Lambda X: X == X.Max ()]
Зберегти всі фільми цього режисера і їх рейтинги в змінному під назвою All_Movies_Ratings, а потім друкувати цю змінну.(Режисер з більшістю фільмів, які ви отримали з останнього запитання.)««»
Ваш код тут
Я не знаю, як зробити цей блок.2 .Задача .Імпорт Imp, OS, SYS
Sol = Imp.Load_Compiled («розв'язання», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Імдб.Xlsx»)
Від Nose.Tools імпорт Assert_Equal
З Pandas.Util.Testing імпорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
# Завантажити дані
Імпорт ПАНДА як ПД
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Імдб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директори»)
Df_Countries = Xls.Parse («Країни»)
Df = Pd.Merge (Left=Df, Right=Df_Countries)
Як='Inner', Left_On='Country_Id',
«Право» — «Ід»
Df = Pd.Merge (Left = Df, Right = Df_Directors,
Як='Inner', Left_On='Director_Id',
«Право» — «Ід»
«Відкрито» (закінчено )Створіть серію під назвою «Директори», яка містить ім'я кожного директора і його середній рейтинг.Натисніть тип вашої змінної.Використовуйте серію «Режисери», щоб знайти середній рейтинг для Стівен Спілберг.Натисніть ціну.««»
Ваш код тут
І...Створіть півотна таблиця, яка показує середній рейтинг кожного директора, зібраний відповідною країною.Назвіть вашу змінну
«Піото — яйце»
Ваш код тут
І...
3 .Задача .Імпорт Imp, OS, SYS
Sol = Imp.Load_Compiled («розв'язання», «./Solutions.Py»)
Sol.Get_Solutions («Імдб.Xlsx»)
Від Nose.Tools імпорт Assert_Equal
З Pandas.Util.Testing імпорт Assert_Frame_Equal, Assert_Series_Equal
# Завантажити дані
Імпорт ПАНДА як ПД
Імпорт Numpy як NP
Xls = Pd.Excelfile («Imdb.Xlsx»)
Df = Xls.Parse («Імдб»)
Df_Directors = Xls.Parse («Директори»)
Df_Countries = Xls.Parse («Країни»)
Df = Pd.Merge (Left=Df, Right=Df_Countries)
Як='Inner', Left_On='Country_Id',
«Право» — «Ід»
Df = Pd.Merge (Left = Df, Right = Df_Directors,
Як='Inner', Left_On='Director_Id',
«Право» — «Ід»
«Відкрито» (закінчено )Скільки фільм показує, наскільки він хороший?Зробіть простий розрив порівняння групового до Imdb_Score для фільмів під час або після 2000 (Title_Year> = 2000) і до 2000 (Title_Year < 2000).Це може бути корисно для розширення X-осі Demarking gross.(Примітка: поділіть суму на 1 000 000)Пам’ятайте, щоб поставити легенду, вказуючи, який колір відповідає, до якого року.Що таке Ваш вирок?Збережіть вашу схему в змінній, яка називається Plt1, і ваші дані в змінних, які називаються Df_After_2000 і Df_Before_2000
««»
Імпорт Matplotlib.Pyplot як Plt1
Ваш код тут
І...Використовуючи Numpy і Pyplot, зробіть перевершуючий Гістограм, який показує розповсюдження результатів проти кількості фільмів R-Rated і Pg-13.Опишіть свій сюжет.Збережіть вашу схему в змінному під назвою Plt2, а ваші Фрами даних в змінних під назвою Df_R і Df_Pg13
««»
Імпорт Matplotlib.Pyplot як Plt2
Ваш код тут
І...
-
2 дні500 UAH
217 2 0 2 дні500 UAH
Добрий день, якщо актуально, то я з задоволенням зроблю цю роботу)
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
Автоматизація процесів через API та PythonНижче описав поточний процес і те, до якого результату хотілося б прийти. Також прикладаю файли реального процесу, щоб краще зрозуміти, як він виглядає в реальності Поточний процес Зараз весь процес виконується вручну: завантаження/вивантаження файлів, перенесення даних… AI та машинне навчання, Python ∙ 5 хвилин тому ∙ 3 ставки |
Потрібно створити бот в тг для оплати підписки.
2000 UAH
Потрібно створити бот в телеграмі де користувач зможе оформити підписку на доступ до веб камер котрі знгаходяться у дворі. Організувати в боті оплату двух видів підписок (на місяць і на один день). Бот повинен автоматично перевірити оплату і після видавати посилання-доступу Python, Розробка ботів ∙ 12 годин 52 хвилини тому ∙ 64 ставки |
Парсинг та класифікація великого масиву зображеньПотрібно реалізувати проєкт зі збору та структурування великого масиву архітектурних зображень із відкритих вебджерел.Задача включає: автоматизований збір зображень; завантаження файлів у максимально доступній якості; класифікацію зображень за категоріями: Exterior; Interior;… Python, Парсинг даних ∙ 19 годин 52 хвилини тому ∙ 30 ставок |
Бізнес-логіка платформи: підтвердження занять, контроль відвідуваності та історія уроків (DjangoДоопрацювання бізнес-логіки освітньої платформи: підтвердження занять, контроль відвідуваності та історія уроків (Django + React) Необхідно реалізувати повноцінну систему підтвердження уроків, контролю відвідуваності та зберігання історії підтверджень. Важливо Перед початком… Python ∙ 3 дні тому ∙ 29 ставок |
Доопрацювання адміністративної панелі освітньої платформи (Django + React)Доопрацювання адміністративної панелі освітньої платформи (Django + React) Опис проекту: Є діюча освітня платформа (маркетплейс, аналог Preply), розроблена на Django + React. Необхідно доопрацювати існуючу адміністративну панель і реалізувати відсутній функціонал управління… Python, Веб-програмування ∙ 4 дні 22 години тому ∙ 58 ставок |
Україна