✅ Валидация данных в Python с помощью Pandera

Pandera — это удобный инструмент для проверки структуры и содержимого данных в Python.

🟢Он работает как дополнительный слой валидации поверх pandas DataFrame и других структур данных, помогая выявлять ошибки на ранних этапах обработки.

Установка библиотеки:

pip install pandera

💻 GitHub

✅ Основная задача Pandera — гарантировать соответствие данных ожидаемой схеме: типам, диапазонам значений и бизнес-правилам.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🌐 Преобразуем сложный код в простые цепочки

Pipe — это утилита, которая позволяет создавать конвейеры функций и управлять ими, упрощая объединение нескольких операций в понятную и читабельную цепочку.

🟢Она позволяет легко манипулировать последовательностями данных, делая код более читаемым и поддерживаемым.

Установка библиотеки:

pip install pipe

➡️Используйте оператор «|» для объединения функций в цепочку.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

⭐️ Разница между списком и кортежем в Python

🔢 Список — изменяемый (можно менять элементы), записывается в [ ]

🔢 Кортеж — неизменяемый (нельзя изменить), записывается в ( )

🔢 Преобразование списка в кортеж:

list1 = [1, 2, 3]  
print(tuple(list1))  # Вывод: (1, 2, 3)

🔢Кортеж из одного элемента:

list1 = [1]  
print(tuple(list1))  # Вывод: (1,)

⚠️ Важно: Кортеж определяется запятой, а не скобками!

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😎 Приятных выходных, программисты

Избегай крайностей: идеальный баланс находится посредине.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🔥 Основы SQL для аналитиков данных: ключевые команды и примеры (ч.1)

SQL (язык структурированных запросов) используется для извлечения, обработки и анализа данных, хранящихся в базах данных.

🔹Понимание баз данных и таблиц

🔹Базы данных хранят структурированные данные в таблицах.
🔹Таблицы содержат строки (записи) и столбцы (поля) .
🔹Каждый столбец имеет определенный тип данных (INTEGER, VARCHAR, DATE и т. д.).

🔹Основные SQL-команды

🔹 SELECT — выборка данных

SELECT * FROM employees;                     -- Все записи из таблицы employees  
SELECT name, salary FROM employees;          -- Только имя и зарплата

🔹 WHERE — фильтрация строк

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';  -- Сотрудники отдела продаж  
SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;        -- Зарплата выше 50 000

🔹 ORDER BY — сортировка

SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;       -- По убыванию зарплаты  
SELECT name, hire_date FROM employees ORDER BY hire_date ASC;  -- По дате приема (сначала старые)

🔹 LIMIT — ограничение вывода

SELECT * FROM employees LIMIT 5;                   -- Первые 5 записей  
SELECT * FROM employees WHERE department = 'HR' LIMIT 10;  -- 10 HR-сотрудников

🔹 DISTINCT — уникальные значения

SELECT DISTINCT department FROM employees;  -- Список уникальных отделов

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😡 Дополнительные полезные команды SQL для аналитиков данных (ч.2)

🔹 GROUP BY — группировка и агрегация

SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;  -- Средняя зарплата по отделам  

🔹 JOIN — объединение таблиц

SELECT e.name, d.department_name  
FROM employees e  
JOIN departments d ON e.department_id = d.id;  

🔹 LIKE — поиск по шаблону

SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'Иван%';  -- Имена, начинающиеся на "Иван"  

🤨Этих базовых команд SQL достаточно для 80% задач аналитики данных.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

⚙️ Автоматизация управления кластерами PostgreSQL с Patroni

Patroni — это мощное и гибкое решение для управления высокодоступными кластерами PostgreSQL.

Он выполняет роль внешнего сервиса по отношению к PostgreSQL, действуя как менеджер кластера.

➡️ Основной задачей Patroni является обеспечение надежного переключения роли ведущего узла на резервный узел, что критически важно для высокодоступных систем.

Установка библиотеки:

pip install patroni

💻 GitHub

➡️ Этот инструмент существенно упрощает администрирование баз данных, обеспечивая автоматическое переключение ролей узлов, поддержку различных типов репликации и интеграцию с распределёнными системами хранения конфигурации.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

😵‍💫 Сравнение операций в Pandas и SQL

Эта таблица наглядно демонстрирует, как похожие операции выглядят по-разному в Pandas и SQL.

У каждого инструмента есть свои сильные стороны, в зависимости от контекста и требований задачи анализа данных.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🤔 Вот так поворот

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🚀 Почему стоит перейти с Pandas на FireDucks

FireDucks — это мощная альтернатива Pandas, которая предлагает высокую производительность, простоту использования и оптимизацию работы с данными.

⚡️Чтобы начать использовать FireDucks, нужно изменить всего одну строку кода:

import pandas as pd   # Заменить на
import fireducks.pandas as pd

Все остальное в вашем коде останется без изменений!

⚡️Pandas работает на одном ядре вашего процессора, тогда как FireDucks использует все ядра.

⚡️Pandas выполняет операции сразу (жадное выполнение), в то время как FireDucks использует ленивое выполнение.
Это значит, что FireDucks может оптимизировать выполнение и улучшить производительность.

⚡️FireDucks — в среднем в 50 раз быстрее, чем Pandas.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🕺 QuickRef.ME — ваш гид по миру IT-шпаргалок

Быстрые справочники по программированию, ИИ и дизайну в одном месте.

🖱️ Ускорение работы (все шпаргалки под рукой)
🖱️ Экономия времени на поиск информации
🖱️ Удобное обучение новым технологиям

🗣️ Must-have ресурс для каждого разработчика — знания без лишней воды!

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Code

🙂 Методы списков Python

Комбинация этих методов позволяет эффективно работать со списками и упрощает решение задач, связанных с обработкой данных в Python.

✄┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈
Заметки программиста «(!?»
🇨🇱 Python Tech Codeв