Очень милое и визуально приятное исследование от Яндекса про упоминание животных в названиях улиц

Получилось, что больше половины названий люди связали с птицами, четверть — с млекопитающими. Ещё почти 10 % пришлись на рыб и 5 % на насекомых. Дикие животные упоминаются в названиях гораздо чаще домашних — на них приходится почти 90 % изученных улиц. Самые распространённые из числа домашних — лошадь, коза, корова, гусь и пчела.

😻 #advice

… who knows another guy

😻 #memes

tqdm в pandas

Если применить apply к большому датафрейму, на это может уйти много времени, но сложно сказать, сколько именно. В таких ситуациях хочется научиться как-то отслеживать прогресс. Чтобы это сделать, можно использовать tqdm.

Для этого сначала установим/обновим бибилиотеку:

pip install tqdm
pip install tqdm -U

Затем испортируем tqdm и применяем вместо обычного apply функцию progress_apply. Работает она точно так же, только еще показывает прогресс-бар:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (1000000, 100)))

tqdm.pandas(desc="power DataFrame 1M x 100 of random int!")

df.progress_apply(lambda x: x**2)
df.groupby(0)[1].count().progress_apply(lambda x: x**2)

Кстати, еще можно менять формат бара через опцию bar_format. Например:

tqdm.pandas(desc="MyBar", bar_format='{desc:<5.5}{percentage:3.0f}%|{bar:50}{r_bar}')

😻 #python