df.count

df.shape

df.len

df.size

df.count('City', 'Invoice ID')

df.groupby('City')['Invoice ID'].count()

df.sum('City', 'Invoice ID')  

df.groupby('City').count('Invoice ID')

неконтрольований алгоритм машинного навчання

алгоритм пошуку

контрольований алгоритм машинного навчання

алгоритм оптимізації

scipy 

numpy

pandas

abc

NumPy

SciPy  

Pandas

Matplotlib

plt.display()  

sns.display()

plt.show()

sns.show()

Теплові карти для числових даних  

Розподіл даних через квартилі

Середні значення змінних

Кореляцію між змінними

множинна

нелінійна

поліноміальна

slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)

slope, intercept = stats.linregress(y)

slope, r, p, std_err = stats.linregress(x)

показує взаємозв’язок між x та y для подальших передбачень

показує поточне значення x 

показує середнє значення y для подальших передбачень