JP Morgan's Python training

آموزش رایگان پایتون  برای تحلیل‌گران کسب‌وکار و تریدرها

https://github.com/jpmorganchase/python-training



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

Python #Roadmap



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

Calendar in Python



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

Mini audio visualizer




#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

💠This tool lets you create your python GUIs like Canva, Using Drag and Drop. Outputs clean python code.

♻️ Here’s how to use it. First search for “Pyuibuilder” on google. This tool lets you visually create your python GUI and export editable Python code.

Step 2: Open the pyuibuilder editor → Select between tkinter and customtk → design your interface by dragging and dropping widgets (buttons, inputs, tables…) to the main window.
Then hit “Export Python” — and you’ll get ready-to-run code, complete with styles and logic hooks.

you can now integrate it with your existing python script and make it presentable.

❇️ Check them on Github: https://github.com/PaulleDemon/PyUIBuilder



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

📈 Real-Time Random Graph



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

generate custom maps from OpenStreetMap data using Python

https://github.com/marceloprates/prettymaps




#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

✅ یادگیری پایتون با چالش و تمرین

👈چالش ۱۵ روزه پایتون

https://www.interviewmaster.ai/python-party?ref=venkatanagasaikumar

👈تمرین پایتون
https://dataford.io/questions?language=python


#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

🔥 ۸۰ سوال مصاحبه‌های Python
با جواب و کد!


👨🏻‍💻 کریش نایک محقق و دانشمند داده معروف هندی، یه مجموعه عالی از ۸۰ سوال پرکاربرد در مصاحبه‌های Python رو همراه با جواب و کد منتشر کرده!

✅ این می‌تونه یه منبع فوق‌العاده برای کسایی باشه که خودشون رو برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی و علوم داده آماده می‌کنن.



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

می‌خواید ببینید دیتاتون چقدر کیفیت داره؟
کد زیر رو اجرا کنید (Python):

import pandas as pd

# فایل CSV خودتون رو بخونید
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# گزارش سریع کیفیت داده
print(f"تعداد سطرها: {len(df)}")
print(f"تعداد ستون‌ها: {len(df.columns)}")
print(f"مقادیر خالی: {df.isnull().sum().sum()}")
print(f"سطرهای تکراری: {df.duplicated().sum()}")

# آماره سریع
print("\nخلاصه آماری:")
print(df.describe())

# مقادیر خالی به تفکیک ستون
print("\nمقادیر خالی هر ستون:")

۵ دقیقه وقت بذارید، اجراش کنید نتیجه رو ببینید شاید متوجه بشید چرا مدلتون خوب نتیجه نمیده
داده کثیف = نتیجه کثیف
این قانون طلایی علم دادس


#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro

Python Code for Periodic Table



#پایتون #Python

🆔 @Python4all_pro