Добро пожаловать в Pandas 2.0

Добро пожаловать в Pandas 2.0

Вступление 16 марта, после 3 лет разработки, был выпущен второй релиз pandas 2.0. В pandas 2.0 появилось много новых функций, включая улучшенную поддержку массивов, поддержку pyarrow для фреймов данных и…

Создайте веб-приложение на Python Flask с помощью TakeShape, GraphQL и React

Создайте веб-приложение на Python Flask с помощью TakeShape, GraphQL и React

Takeshape — это Headless CMS, предоставляющий набор API-интерфейсов, которые разработчики могут использовать для создания пользовательских приложений. Он предлагает API GraphQL для получения данных и управления контентом и интеграциями. В этом…

3 Уникальные диаграммы, созданные с помощью Matplotlib, о которых вы и подумать не могли

3 Уникальные диаграммы, созданные с помощью Matplotlib, о которых вы и подумать не могли

matplotlib имеет не очень хорошую репутацию за генерацию скучных фигур по умолчанию и за неудобство в эксплуатации. Однако, проявив немного терпения, проведя исследования и написав несколько дополнительных строк кода на…

12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень

12 Декораторов Python, которые выведут ваш код на новый уровень

Декораторы Python – это мощные инструменты, которые помогают вам создавать чистый, многоразовый и поддерживаемый код. Я долго ждал возможности узнать об этих абстракциях, и теперь, когда у меня появилось твёрдое…

5 Декораторов Python, которые я использую почти во всех своих проектах в области Data Science

5 Декораторов Python, которые я использую почти во всех своих проектах в области Data Science

5 Декораторов Python, которые я использую почти во всех своих проектах в области Data Science Когда мы только учились программировать наша цель, как разработчика была сделать работающую программу. Постепенно мы…

10 малоизвестных библиотек Python, которые стоит использовать дата-саентистам в 2023 году

10 малоизвестных библиотек Python, которые стоит использовать дата-саентистам в 2023 году

Python долгое время был одним из самых популярных языков программирования. Он имеет широкий спектр хорошо известных и часто используемых библиотек, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib. Однако, существует несколько малоизвестных…

Новая версия Scikit-Learn (1.2.0–1). Обзор функций для анализа данных.

Новая версия Scikit-Learn (1.2.0–1). Обзор функций для анализа данных.

Примерно в декабре прошлого года Scikit-Learn выпустила крупное стабильное обновление (версия 1.2.0–1). Теперь Scikit-Learn хорошо совместим с Pandas, некоторые новые функции могут помочь нам с моделями регрессии, а также с…

Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python: Учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики

Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python: Учебное пособие для начинающих и заядлых любителей математики

Создавайте потрясающие Фрактальные рисунки с помощью Python Вступление Фразу “Я никогда не видел ничего прекраснее” следует использовать только для фракталов. Конечно, есть “Мона Лиза”, “Звёздная ночь” и “Рождение Венеры”, но…

Ускорьте код Pandas в 120 раз — Реальные методы ускорения

Ускорьте код Pandas в 120 раз — Реальные методы ускорения

Pandas – это популярная и надёжная библиотека анализа данных на Python. Она предоставляет структуры данных и функции для управления числовыми таблицами и данными временных рядов. Однако, при работе с огромными…

7 инструментов Python, которые должен иметь каждый разработчик машинного обучения и специалист по Data Science

7 инструментов Python, которые должен иметь каждый разработчик машинного обучения и специалист по Data Science

Python — это популярный язык программирования, который стал излюбленным вариантом как для разработчиков программного обеспечения, так и для специалистов по обработке и анализу данных, от построения передовых алгоритмов машинного обучения…

5 советов по работе с Jupyter, которые упростят вам процесс программирования

5 советов по работе с Jupyter, которые упростят вам процесс программирования

Jupyter Notebook – одна из самых востребованных IDE практически для всех задач программирования, ориентированных на Python, таких как Data Science, машинное обучение, научные вычисления и д.р. Возможности интерактивного кодинга делают…

Как потратить 7 лет на написание 4 строк кода на Python?

Как потратить 7 лет на написание 4 строк кода на Python?

В данной статье я хочу рассказать историю о тестировании. Я работаю в команде, которая разрабатывает распределённую систему, написанную на Python. В нашей компании у нас есть довольно большой набор интеграционных…

Как использовать Регулярные выражения в Pandas для работы со строками 2023

Как использовать Регулярные выражения в Pandas для работы со строками 2023

Как использовать Регулярные выражения в Pandas для работы со строками Регулярное выражение – это самый мощный метод очистки и извлечения данных. Если вы когда-либо работали с большим текстовым набором данных,…

Гайд по работе с изображениями Python Pillow для Датасаентиста

Гайд по работе с изображениями Python Pillow для Датасаентиста

Данный туториал является переводом статьи, написанной Stephen Grupetta. Все изображения и коды скопированы без изменений. В конце вы найдете примечания относительно данной информации, а также ссылку на github с работающим кодом. Если…

7 Простых советов, которые сделают вас профессионалом в использовании Pandas

7 Простых советов, которые сделают вас профессионалом в использовании Pandas

Pandas – одна из самых популярных и широко используемых библиотек для анализа данных на Python. Её мощь и универсальность делают её незаменимым инструментом для всех, кто работает с данными. Независимо…

Bamboolib — Анализ данных с помощью Python без программирования

Bamboolib — Анализ данных с помощью Python без программирования

Bamboolib – это библиотека Python, которая предоставляет компонент пользовательского интерфейса для анализа данных без написания кода.  Одним из вариантов её использования является импортирование готовых функций для анализа данных, создание которых…

О Pandas: малоизвестные функции и ошибки, которые следует избегать

О Pandas: малоизвестные функции и ошибки, которые следует избегать

В этой статье мне бы хотелось поговорит о библиотеке для обработки и анализа данных на Python – Pandas. А если быть конкретнее, то о малоизвестных функциях, которые смогут расширить ваш…

Python 3.12: Кардинальное изменение производительности.

Python 3.12: Кардинальное изменение производительности.

Ожидается, что Python 3.12, следующая версия языка программирования Python, внесёт в него значительные оптимизации и улучшения с акцентом на повышение скорости, производительности и стабильности интерпретатора. Эта новая версия разработана для…