🏠 Главная
Бенчмарки
📊 Все бенчмарки 🦖 Динозавр v1 🦖 Динозавр v2 ✅ Приложения To-Do List 🎨 Творческие свободные страницы 🎯 FSACB - Ультимативный показ 🌍 Бенчмарк перевода
Модели
🏆 Топ-10 моделей 🆓 Бесплатные модели 📋 Все модели ⚙️ Режимы Kilo Code
Ресурсы
💬 Библиотека промптов 📖 Глоссарий ИИ 🔗 Полезные ссылки
Продвинутый

Анализ данных и визуализация на Python

#python #pandas #анализ данных #машинное обучение

Написание сложного скрипта на Python для обработки, очистки и визуализации данных с пропущенными значениями.

Действуй как Senior Data Scientist. Напиши скрипт на Python, используя библиотеки Pandas и NumPy. Скрипт должен выполнять следующие действия с набором данных CSV: 1. Загрузку данных и выявление типов столбцов. 2. Обработку пропущенных значений (заполнение средним/медианой или удаление в зависимости от контекста). 3. Удаление выбросов с использованием метода межквартильного размаха (IQR). 4. Создание новых производных признаков (feature engineering). 5. Генерацию статистической сводки. 6. Визуализацию корреляционной матрицы и распределения ключевых переменных, используя код для Matplotlib/Seaborn (вывод кодом, без графика). Код должен быть готов к запуску и содержать обработку ошибок.