Привет мир!
Меня зовут Даниэль Джауэн, и я студент в программе науки о неполных данных школы Lambda. Я рад иметь эту возможность для изучения науки о данных, и я с нетерпением жду обновления всех вас на мой прогресс, когда я прогрессирую по курсу.
Наше первое назначение было, чтобы помочь нам широкий обзор связанных библиотек (I.E., Pandas, Numpy и Matplotlib). Для этого назначения я выбрал следующие набор данных: https://www.kaggle.com/rush4ratio/video-game-sales-with-ratings В качестве долговременного геймера эти данные устанавливают мой интерес. В частности, я хотел бы (по дороге) предсказать глобальные продажи игры на основе пользователей и критических рейтингов.
Однако на данный момент я только что убрал функцию рейтинга пользователей (удаляя «NA» и «TBD» значения из кадра данных), преобразовал столбец к числовым, используя Pandas ‘ to_numeric Функция, а затем классифицировала данные в «высокий», «средний» и «низкий» рейтинги оценки. Смотрите изображение ниже.
Несмотря на то, что он все еще рано в курсе, я уже много узнал через первую лекцию, а также на предпринимательскую работу. Во всяком случае, я надеюсь, вам понравился этот пост, и я увижу тебя в следующий раз!
Оригинал: “https://dev.to/danieljaouen/hi-3j26”