2 repository-uri
Techniques for retrieving specific elements from complex data structures using indices, logic, or names.
Distinguishing note: Candidates focus on web scraping or DB plugins; this is about in-memory data frame and vector indexing.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Subsetting and Extraction. Refine with filters or upvote what's useful.
r4ds este un curriculum de știința datelor și o resursă educațională concepută pentru stăpânirea limbajului de programare R. Oferă o cale de învățare structurată pentru procesul end-to-end de importare, curățare, transformare și vizualizare a datelor. Proiectul pune accent pe un ghid de știința datelor reproductibil și un curriculum cuprinzător pentru manipularea datelor (data wrangling). Include tutoriale specializate despre gramatica graficelor pentru vizualizarea stratificată a datelor și publicații tehnice create cu Quarto care îmbină codul executabil cu proza narativă. Materialul acoperă o gamă largă de capabilități analitice, inclusiv ingestia de date din surse diverse, unirea datelor relaționale și gestionarea variabilelor categorice. De asemenea, abordează curățarea datelor, modelarea matematică și generarea de rapoarte și prezentări profesionale în formate multiple. Curriculum-ul se concentrează pe aplicarea practică a programării funcționale și a principiilor „tidy data” pentru a crea analize transparente și repetabile.
Implements techniques for retrieving specific elements from vectors and data frames using indices, logic, or names.
Danfo.js este o bibliotecă de analiză și preprocesare a datelor pentru JavaScript care oferă structuri de date etichetate de înaltă performanță. Implementează data frame-uri și serii pentru a permite analiza complexă a datelor, calculul statistic și manipularea datelor tabulare structurate. Proiectul servește ca o bibliotecă de preprocesare pentru învățarea automată, oferind utilitare pentru codificarea etichetelor categorice, one-hot encoding și scalarea și standardizarea caracteristicilor numerice. Acesta facilitează în mod specific conversia structurilor de date etichetate în tensori pentru antrenarea și evaluarea modelelor. Biblioteca acoperă un set larg de capabilități, inclusiv statistici descriptive, operațiuni relaționale precum îmbinarea și unirea, și procesarea seriilor temporale. Include instrumente pentru curățarea, filtrarea și gruparea datelor, precum și o interfață de vizualizare pentru generarea de grafice și diagrame interactive direct din data frame-uri. Sistemul suportă importul și exportul datelor prin formate CSV, JSON și Excel.
Retrieves specific columns, rows, or cross-sections using labels, integer positions, or slice notation.