🏠 首页
基准测试
📊 所有基准测试 🦖 恐龙 v1 🦖 恐龙 v2 ✅ 待办事项应用 🎨 创意自由页面 🎯 FSACB - 终极展示 🌍 翻译基准测试
模型
🏆 前 10 名模型 🆓 免费模型 📋 所有模型 ⚙️ 🛠️ 千行代码模式
资源
💬 💬 提示库 📖 📖 AI 词汇表 🔗 🔗 有用链接
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.