Opinie (Exploratory Data Analysis using Bigquery and Colab Enterprise)
6276 opinii
Mistakes/errors in task 5 Subsection: Download a BigQuery Table into a Pandas Dataframe Error: grammatical error in the second sentence from the the given paragraph Subsection: Plot a correlation using Seaborn. Error: Cannot execute, gives following error:"ValueError: could not convert string to float: 'orange'" Subsection: Get the first five rows of the new fields. Error: Shows df2.info() as the command to execute instead of df2.head() as shown in the image
MAXIMILIANO ANGELO P. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
BENJAMIN . Z. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
VICTOR MANUEL N. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Teodor C. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Alexandru-Sebastian M. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Adam J. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
NICOLAS . R. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Nataliia L. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Rishitha G. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Kanchan P. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Jessica R. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Abhinash R. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Stanley S. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Yogesh A. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Done
Swetha M. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
The seaborn needed to only grab numbers: print(df.info()) # Get Statistics on the DataFrame print(df.describe()) # Select only numeric columns for correlation numeric_df = df.select_dtypes(include=[np.number]) # Plot a Correlation Heatmap using Seaborn plt.figure(figsize=(10,5)) sns.heatmap(numeric_df.corr(), annot=True, vmin=0, vmax=1, cmap='viridis') plt.show()
Marc N. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Manoj K. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Sowmya T. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Nice
Seshadri H. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Poonam L. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Juan M. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
test
Nayana K. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Ayan G. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
MANUEL . C. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
FELIPE IGNACIO G. · Sprawdzono prawie 2 lata temu
Nie gwarantujemy, że publikowane opinie pochodzą od konsumentów, którzy dane produkty kupili lub ich używali. Google nie weryfikuje opinii.