6 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesPython Data Analysis
The use of Python programming and its ecosystem to process and analyze structured and unstructured datasets.
Distinct from Python Data Analysis Tutorials: Candidates focus on tutorials, deserialization, or code analysis rather than the general domain of data analysis using Python.
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Awesome Python Data Analysis GitHub Repositories
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- willkoehrsen/data-analysis
WillKoehrsen/Data-Analysis
5,543GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक Python डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी और एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषण फ्रेमवर्क है जिसे रॉ डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा की जांच करने, विसंगतियों की पहचान करने और पैटर्न को उजागर करने के लिए सांख्यिकीय विधियों को लागू करने के लिए टूल्स का एक सूट प्रदान करता है। यह रिपॉजिटरी एक मशीन लर्निंग मॉडलिंग टूलकिट और एक सांख्यिकीय डेटा मॉडलिंग सूट के रूप में कार्य करती है। इसमें डेटा वेरिएबल्स के बीच संबंधों का विश्लेषण करने और जटिल डेटासेट से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रेडिक्टिव एल्गोरिदम और गणितीय मॉडल शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट डेटा साइंस, मशीन लर्निंग मॉडलिंग और एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषण सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। इन्हें डेटा हेरफेर, न्यूमेरिकल कंप्यूटेशन और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से लागू किया जाता है।
Uses Python to process raw datasets and apply statistical methods to find meaningful patterns.
Jupyter Notebook - realpython/materials
realpython/materials
5,173GitHub पर देखेंThis project is a comprehensive collection of Python programming education materials, including tutorials, exercises, and curated code samples. It serves as a learning curriculum and software engineering toolkit, utilizing Jupyter Notebooks to combine executable code with descriptive educational text. The repository provides practical implementation guides for building large language model applications, such as retrieval-augmented generation systems, stateful AI agents, and machine learning workflows. It distinguishes itself by offering a structured approach to agentic coding workflows, cover
Uses the Python ecosystem to process and analyze structured and unstructured datasets.
Jupyter Notebook - theoehrly/fast-f1
theOehrly/Fast-F1
5,151GitHub पर देखेंFast-F1 Formula 1 के लिए डिज़ाइन की गई एक Python डेटा लाइब्रेरी और टेलीमेट्री एनालाइज़र है। यह टाइमिंग डेटा, सत्र परिणाम और उच्च-आवृत्ति वाहन सेंसर मेट्रिक्स को पुनः प्राप्त करने और प्रोसेस करने के लिए एक प्रोग्रामेटिक API रैपर के रूप में कार्य करता है। प्रोजेक्ट मोटरस्पोर्ट प्रदर्शन बेंचमार्किंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विशेष टूल प्रदान करता है। यह वाहन टेलीमेट्री, जैसे गति ट्रेस और गियर शिफ्ट की तुलना को सक्षम बनाता है, और गति और कोने के ओवरले के साथ स्थानिक ट्रैक मैप उत्पन्न करता है। लाइब्रेरी डेटा पुनर्प्राप्ति और विश्लेषण क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें रेसिंग शेड्यूल, चैंपियनशिप स्टैंडिंग और सर्किट मेटाडेटा का निष्कर्षण शामिल है। यह लाइव रेस गतिविधि और रेस कंट्रोल संदेशों की निगरानी का समर्थन करती है, जबकि डेटा लोड करने के दौरान नेटवर्क अनुरोधों को कम करने के लिए लोकल डिस्क कैशिंग का उपयोग करती है।
Provides a Python-based ecosystem to process and analyze complex Formula 1 timing and telemetry datasets.
Python - alfred1984/interesting-python
Alfred1984/interesting-python
4,990GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट वेब स्क्रैपिंग, नेटवर्क ट्रैफिक इंटरसेप्शन, डेटा विश्लेषण और सेंटीमेंट विश्लेषण के लिए Python कार्यान्वयन का एक कलेक्शन है। यह वेबसाइटों और मोबाइल एप्लिकेशन इंटरफ़ेस से संरचित डेटा निकालने के तरीके प्रदान करता है। इस कलेक्शन में छिपे हुए आंतरिक API एंडपॉइंट्स की पहचान करने के लिए मोबाइल एप्लिकेशन से नेटवर्क पैकेट को कैप्चर और विश्लेषण करने के लिए टूल शामिल हैं। इसमें टेक्स्ट डेटा के भावनात्मक स्वर और सार्वजनिक धारणा का मूल्यांकन करने के लिए स्क्रिप्ट भी शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट बड़े डेटासेट के डेटा हेरफेर और परिवर्तन को कवर करता है, साथ ही जनसांख्यिकीय रुझानों और पैटर्न की पहचान करने के लिए चार्ट और ग्राफ का निर्माण भी करता है।
Uses Python and its ecosystem to process and analyze structured datasets for pattern and trend discovery.
Jupyter Notebook - allendowney/thinkstats2
AllenDowney/ThinkStats2
4,212GitHub पर देखेंThinkStats2 is a computational statistics course and educational library designed to teach probability and statistics through a programmatic approach. It provides a framework for studying statistical concepts by writing Python code and running simulations on real-world datasets. The project uses interactive notebooks and a collection of Python modules to deliver guided lessons. It emphasizes the verification of theoretical statistical laws through iterative computational experiments and simulation-driven testing. The resource covers broad capabilities in data analysis and data science traini
Provides a Python-based environment for verifying statistical theories through computational experiments and data testing.
Jupyter Notebook - yhat/rodeo
yhat/rodeo
3,893GitHub पर देखेंRodeo is an interactive Python notebook environment and integrated development environment designed for data science. It provides a workspace for combining executable code, rich text, and data visualizations within a single document to manage the lifecycle of research scripts. The platform facilitates data science workflow management, covering the process from initial data exploration to final model execution. It supports the development of Python scripting environments tailored for data analysis, modeling, and iterative hypothesis testing. The system utilizes a cell-based document structure
Provides an integrated development environment for writing and executing Python data analysis and modeling scripts.
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