文件名称：DataWrangling:使用Python和R进行数据处理的最终参考指南
文件大小：28KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 12:30:09
R
着急开始吗？ |专区 数据整理 数据科学部门90％的人清理数据，而10％的人抱怨清理数据。 在数据争用领域中，来自R的和来自Python的占据了主导地位。 此回购旨在提供有关如何使用data.table和pandas进行常见操作的全面，易于使用的参考指南，包括它们之间的交叉引用以及速度比较。 文件和数据 此仓库由三个主要目录组成： Python和R目录每个都包含三个结构相似的文件： / 具有目标和答案（用于学习） / 仅具有目标（用于测试您的技能） / README.md（R） -具有目标，答案和pandas-data.table交叉引用 wrangle文件使用了Data目录中的四个数据集： products.csv sessions.csv Transactions.csv users.csv 这些数据集很小，仅用于说明目的。 如果要测试熊猫和data.tab
【文件预览】：
DataWrangling-master
----.gitignore(65B)
----R()
--------wrangle.R(15KB)
--------README.md(27KB)
--------wrangle_blank.R(9KB)
----README.md(3KB)
----Data()
--------products.csv(90B)
--------make_data.R(6KB)
--------README.md(3KB)
--------users.csv(235B)
--------transactions.csv(258B)
--------sessions.csv(186B)
----Python()
--------wrangle.py(14KB)
--------wrangle_blank.py(9KB)
--------README.md(27KB)