Чтение онлайн

на главную

Жанры

ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и изучения иностранных языков
Шрифт:

Пользователь:

Напиши мне код на python – Открой файл titanic.csv с данными и изучите общую информацию по данному файлу и представь все в табличном виде.

Чат:

Для выполнения этого задания мы будем использовать библиотеку pandas.

Если у вас ее нет, установите с помощью команды:

Теперь, когда у вас есть библиотека pandas, следуйте приведенному ниже коду для открытия

файла 'titanic.csv' и вывода общей информации о данных в табличном виде:

После выполнения этого кода вы увидите общую информацию о данных, такую как количество строк, столбцов, типы данных и количество непустых значений. Также вы увидите первые 10 строк данных для предварительного просмотра.

Учтите, что вам нужно будет заменить 'titanic.csv' на действительный путь к файлу CSV на вашем компьютере или URL-адрес файла, если он доступен онлайн.

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.

Шаг2 Предварительная обработка данных

Давайте попробуем предварительно обработать данные на этом шаге. Мы проверим на наличие дубликатов, пропущенных значений и другие аномалии. Мы не знаем, какое качество данных находится в нашем файле на входе, поэтому этот шаг очень важен для последующего анализа данных. Предварительная обработка позволит нам избавиться от мусорных значений и повысит качество нашего анализа.

Пользователь

Выведи все названия столбцов в одну строку и выполни шаги по предварительной обработке данных т.е. проверь на дубликаты, на наличие пропущенных значений и т.п. и выведи отчет по результатам предварительной обработки.

Чат:

Для выполнения этой задачи мы будем использовать библиотеку pandas.

Приведенный ниже код выполняет предварительную обработку данных и выводит отчет по результатам:

После выполнения этого кода вы получите отчет о предварительной обработке данных, включая количество удаленных дубликатов и заполненных пропущенных значений. Код также выводит первые 10 строк обработанных данных для предварительного просмотра.

Учтите, что вам нужно будет заменить 'titanic.csv' на действительный путь к файлу CSV на вашем компьютере или URL-адрес файла, если он доступен онлайн.

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим

смотрим что из этого получилось.

Внимание:

Мы заметили, что при каждом ответе ChatGPT повторяется код, который устанавливает библиотеку pandas для работы с табличными данными, и загружает данные из нашего датасета в переменную data. Чтобы избежать повторения этого кода, мы можем поступить следующим образом:

Пропустить эти строки кода и использовать только код, который расположен ниже.

Конкретизировать наши запросы, напоминая ChatGPT о том, что библиотека pandas уже установлена, и что файл titanic.csv уже загружен в переменную data.

Кроме того, мы рекомендуем напоминать ChatGPT о том, какие названия столбцов у нас есть в датасете, и какого они типа. Это поможет нам точнее работать со столбцами в нашем датасете. Для этого мы можем попросить ChatGPT вывести названия столбцов и их типы в одну строку, которую мы сможем скопировать и использовать для конкретизации наших последующих запросов.

Пользователь:

Выведи в одну строку название столбцов и тип каждого столбца

Внимание:

Мы не указали, какой именно датасет мы должны использовать в данном запросе, потому что мы формируем запрос в текущем чате обсуждения, и ChatGPT будет анализировать предыдущие шаги, чтобы понять, какой датасет мы используем. Однако, если в текущем чате было выполнено много шагов или если есть несколько альтернативных датасетов, то необходимо конкретизировать запрос, указав, какой датасет нужно использовать.

Чат:

Для вывода названия столбцов и типа каждого столбца, используйте следующий код:

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.

Внимание:

Как вы заметили, мы пропустили строки кода с импортом библиотеки pandas и загрузкой данных из CSV файла. Мы воспользовались ранее предложенным советом и пропустили эти строки кода, чтобы избежать повторения одних и тех же команд.

Шаг3 Визуализация и статистический данных

Для построения различных графиков, которые могут помочь визуализировать и провести статистический анализ данных, мы просим Чат предоставить нам соответствующий код.

Такой код позволит нам быстро и удобно построить необходимые графики и провести необходимый анализ данных.

Благодаря этому мы сможем получить более глубокое понимание нашего датасета и извлечь более полезные выводы из данных.

Пользователь:

Поделиться:
Популярные книги

Бастард Императора

Орлов Андрей Юрьевич
1. Бастард Императора
Фантастика:
фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Бастард Императора

На границе империй. Том 10. Часть 1

INDIGO
Вселенная EVE Online
Фантастика:
космическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
На границе империй. Том 10. Часть 1

Имя нам Легион. Том 7

Дорничев Дмитрий
7. Меж двух миров
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
аниме
5.00
рейтинг книги
Имя нам Легион. Том 7

Измена. Вторая жена мужа

Караева Алсу
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Измена. Вторая жена мужа

Буря империи

Сай Ярослав
6. Медорфенов
Фантастика:
аниме
фэнтези
фантастика: прочее
эпическая фантастика
5.00
рейтинг книги
Буря империи

Пенсия для морского дьявола

Чиркунов Игорь
1. Первый в касте бездны
Фантастика:
попаданцы
5.29
рейтинг книги
Пенсия для морского дьявола

На изломе чувств

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
6.83
рейтинг книги
На изломе чувств

Тринадцатый II

NikL
2. Видящий смерть
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Тринадцатый II

Сирота

Шмаков Алексей Семенович
1. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Сирота

Законы Рода. Том 9

Flow Ascold
9. Граф Берестьев
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
дорама
фэнтези
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Законы Рода. Том 9

Красноармеец

Поселягин Владимир Геннадьевич
1. Красноармеец
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
4.60
рейтинг книги
Красноармеец

Огненный князь 4

Машуков Тимур
4. Багряный восход
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Огненный князь 4

Начальник милиции. Книга 5

Дамиров Рафаэль
5. Начальник милиции
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Начальник милиции. Книга 5

Инкарнатор

Прокофьев Роман Юрьевич
1. Стеллар
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
7.30
рейтинг книги
Инкарнатор