🆕🔥Новый материал.
👉 Объект Index модуля pandas в Python
📝 Объект pandas.Index представляет собой неизменяемую последовательность, которая используется для индексации и выравнивания. Другими словами - это базовый объект, хранящий метки осей для всех объектов pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/obekt-index/
👉 Объект Index модуля pandas в Python
📝 Объект pandas.Index представляет собой неизменяемую последовательность, которая используется для индексации и выравнивания. Другими словами - это базовый объект, хранящий метки осей для всех объектов pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/obekt-index/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.query() модуля pandas в Python.
📝 Метод DataFrame.query() библиотеки pandas запрашивает столбцы DataFrame с помощью логического выражения expr. Этот метод использует функцию верхнего уровня eval() для оценки переданного запроса expr.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-query/
👉 Метод DataFrame.query() модуля pandas в Python.
📝 Метод DataFrame.query() библиотеки pandas запрашивает столбцы DataFrame с помощью логического выражения expr. Этот метод использует функцию верхнего уровня eval() для оценки переданного запроса expr.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-query/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .apply() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод DataFrame.apply() применяет пользовательскую функцию вдоль оси axis. Метод Series.apply() вызывает пользовательскую функцию func для значений Series. Если func возвращает объект Series, то результатом будет DataFrame.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/
👉 Метод .apply() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод DataFrame.apply() применяет пользовательскую функцию вдоль оси axis. Метод Series.apply() вызывает пользовательскую функцию func для значений Series. Если func возвращает объект Series, то результатом будет DataFrame.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод Series.between() модуля pandas в Python.
📝 Метод Series.between() возвращает логический вектор, содержащий значение True, везде, где соответствующий элемент Series находится между граничными значениями слева и справа. Значения NA обрабатываются как False.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-series-between/
👉 Метод Series.between() модуля pandas в Python.
📝 Метод Series.between() возвращает логический вектор, содержащий значение True, везде, где соответствующий элемент Series находится между граничными значениями слева и справа. Значения NA обрабатываются как False.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-series-between/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .between_time() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод .between_time() выбирает значения между определенным временем суток (например, 9:00-9:30). Установив start_time на более позднее время, чем end_time, можно получить время, которое НЕ НАХОДИТСЯ между двумя временами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-between-time-series-between-time/
👉 Метод .between_time() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод .between_time() выбирает значения между определенным временем суток (например, 9:00-9:30). Установив start_time на более позднее время, чем end_time, можно получить время, которое НЕ НАХОДИТСЯ между двумя временами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-between-time-series-between-time/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .isin() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод DataFrame.isin() проверяет наличие каждого элемента DataFrame в значениях, передаваемых в values, при этом values может быть последовательностью, Series, DataFrame или словарем. Метод Series.isin() проверяет содержатся ли элементы в Series в последовательности values.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-isin-series-isin/
👉 Метод .isin() объектов DataFrame и Series модуля pandas
📝 Метод DataFrame.isin() проверяет наличие каждого элемента DataFrame в значениях, передаваемых в values, при этом values может быть последовательностью, Series, DataFrame или словарем. Метод Series.isin() проверяет содержатся ли элементы в Series в последовательности values.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-isin-series-isin/
🆕🔥Новый материал.
👉 Работа c None и NaN в pandas DataFrame/Series.
📝 В материале рассмотрены методы объектов DataFrame и Series, которые позволяют искать/удалять/заменять недостающие (пустые) данные (также называемые NA) в pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rabota-none-nan/
👉 Работа c None и NaN в pandas DataFrame/Series.
📝 В материале рассмотрены методы объектов DataFrame и Series, которые позволяют искать/удалять/заменять недостающие (пустые) данные (также называемые NA) в pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rabota-none-nan/
🆕🔥Новый материал.
👉 Свойства .loc[], .iloc[] объектов Series/DataFrame в pandas.
📝 Свойство .loc] и .iloc[] является основным методом доступа к данным pandas.DataFrame и pandas.Series. Свойство .loc[] отличается от .iloc[] тем, что первый работает по индексным меткам строки и/или столбца, а второй по позиции строки и/или столбца, которая начинается с 0.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/loc-iloc-series-dataframe/
👉 Свойства .loc[], .iloc[] объектов Series/DataFrame в pandas.
📝 Свойство .loc] и .iloc[] является основным методом доступа к данным pandas.DataFrame и pandas.Series. Свойство .loc[] отличается от .iloc[] тем, что первый работает по индексным меткам строки и/или столбца, а второй по позиции строки и/или столбца, которая начинается с 0.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/loc-iloc-series-dataframe/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.assign() модуля pandas в Python.
📝 Метод DataFrame.assign() модуля pandas создает новые столбцы в исходном DataFrame. Возвращает новый объект со всеми исходными столбцами в дополнение к новым. Если новый столбец имеет одинаковое имя/название с существующим в исходном DataFrame, то существующие столбцы будут перезаписаны.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-assign/
👉 Метод DataFrame.assign() модуля pandas в Python.
📝 Метод DataFrame.assign() модуля pandas создает новые столбцы в исходном DataFrame. Возвращает новый объект со всеми исходными столбцами в дополнение к новым. Если новый столбец имеет одинаковое имя/название с существующим в исходном DataFrame, то существующие столбцы будут перезаписаны.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-assign/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы .duplicated() и .drop_duplicates() модуля pandas в Python.
📝 Материал рассматривает методы работы с повторяющимися строками или значениями столбцов в DataFrame. В частности рассматриваются методы .duplicates() и .drop_duplicates() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/duplicates-drop-duplicates/
👉 Методы .duplicated() и .drop_duplicates() модуля pandas в Python.
📝 Материал рассматривает методы работы с повторяющимися строками или значениями столбцов в DataFrame. В частности рассматриваются методы .duplicates() и .drop_duplicates() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/duplicates-drop-duplicates/
👍3
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .value_counts() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python.
📝 Метод .value_counts() возвращает Series, содержащий частоту (количество повторов/дубликатов) каждой отдельной строки или выбранных столбцов/столбца в DataFrame/Series.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/value-counts-dataframe-series/
👉 Метод .value_counts() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python.
📝 Метод .value_counts() возвращает Series, содержащий частоту (количество повторов/дубликатов) каждой отдельной строки или выбранных столбцов/столбца в DataFrame/Series.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/value-counts-dataframe-series/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы .mask() и .where() объектов Series/DataFrame модуля pandas
📝 Методы .mask() и .where() являются применением идиомы if/then. Метод .mask() заменяет значения Series/DataFrame, в которых условие равно True. Метод .where() является обратной логической операцией, т.е. заменяет значения в которых условие равно False.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-mask-where/
👉 Методы .mask() и .where() объектов Series/DataFrame модуля pandas
📝 Методы .mask() и .where() являются применением идиомы if/then. Метод .mask() заменяет значения Series/DataFrame, в которых условие равно True. Метод .where() является обратной логической операцией, т.е. заменяет значения в которых условие равно False.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-mask-where/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame
📝 Материал рассматривает как сортировать Series/DataFrame по значениям или по индексу (по возрастанию или убыванию) в модуле pandas, а именно методы сортировки .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-sort-values-sort-index/
👉 Метод .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame
📝 Материал рассматривает как сортировать Series/DataFrame по значениям или по индексу (по возрастанию или убыванию) в модуле pandas, а именно методы сортировки .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-sort-values-sort-index/
👍1👌1
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame
📝 Материал рассматривает методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame, которые показывают первые n строк с наименьшими/наибольшими значениями в порядке возрастания/убывания соответственно.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-nsmallest-nlargest/
👉 Методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame
📝 Материал рассматривает методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame, которые показывают первые n строк с наименьшими/наибольшими значениями в порядке возрастания/убывания соответственно.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-nsmallest-nlargest/
👍2👌1
🆕🔥Новый материал.
👉 Логическая индексация в pandas.
📝 Как работает фильтрация логическими значениями (логическая индексация) в pandas? Материал объясняет на простом примере принцип работы логической индексации в pandas для отбора и фильтрации данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/logicheskaia-indeksatsiia/
👉 Логическая индексация в pandas.
📝 Как работает фильтрация логическими значениями (логическая индексация) в pandas? Материал объясняет на простом примере принцип работы логической индексации в pandas для отбора и фильтрации данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/logicheskaia-indeksatsiia/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .groupby() объектов DataFrame/Series в pandas.
📝 Операция groupby включает в себя некоторую комбинацию разбиения объекта, применения функции и объединения результатов. Метод можно использовать для группировки больших объемов данных и вычислительных операций в полученных группах.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-groupby/
👉 Метод .groupby() объектов DataFrame/Series в pandas.
📝 Операция groupby включает в себя некоторую комбинацию разбиения объекта, применения функции и объединения результатов. Метод можно использовать для группировки больших объемов данных и вычислительных операций в полученных группах.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-groupby/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Сравнение pandas с SQL
📝 Многие пользователи pandas имеют некоторое представление о SQL, этот материал рассказывает о том, как различные операции SQL могут быть выполнены при помощи библиотеки pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/sravnenie-pandas-sql/
👉 Сравнение pandas с SQL
📝 Многие пользователи pandas имеют некоторое представление о SQL, этот материал рассказывает о том, как различные операции SQL могут быть выполнены при помощи библиотеки pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/sravnenie-pandas-sql/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод aggregate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.aggregate() (DataFrame.agg()) модуля pandas применяет одну или несколько групповых операций (агрегирующих функций) к данным DataFrame по указанной оси axis. Метод Series.aggregate() (Series.agg()) делает тоже самое, только не использует оси.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/aggregate-series-dataframe/
👉 Метод aggregate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.aggregate() (DataFrame.agg()) модуля pandas применяет одну или несколько групповых операций (агрегирующих функций) к данным DataFrame по указанной оси axis. Метод Series.aggregate() (Series.agg()) делает тоже самое, только не использует оси.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/aggregate-series-dataframe/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.join() в pandas, объединение DataFrame
📝 Функция DataFrame.join() модуля pandas эффективно объединяет столбцы с другим DataFrame либо по индексу, либо по ключевому столбцу. Поддерживает объединение по индексу, одновременно с несколькими объектами DataFrame/Series.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-join/
👉 Метод DataFrame.join() в pandas, объединение DataFrame
📝 Функция DataFrame.join() модуля pandas эффективно объединяет столбцы с другим DataFrame либо по индексу, либо по ключевому столбцу. Поддерживает объединение по индексу, одновременно с несколькими объектами DataFrame/Series.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-join/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.merge() в pandas, слияние в стиле БД
📝 Метод DataFrame.merge() модуля pandas выполняет объединение DataFrame или именованные объекты Series с помощью соединения в стиле базы данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-merge/
👉 Метод DataFrame.merge() в pandas, слияние в стиле БД
📝 Метод DataFrame.merge() модуля pandas выполняет объединение DataFrame или именованные объекты Series с помощью соединения в стиле базы данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-merge/
👍2
🔁⚡Изменение информации.
👉 Методы .apply() и map() объектов DataFrame/Series в pandas
📝 Метод DataFrame.apply() применяет функцию к целой строке или столбцу. Метод DataFrame.map() применяет функцию ко всем значениям DataFrame поэлементно. Метод Series.apply() вызывает функцию для элементов Series, а метод Series.map() чем-то похож на него.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/
👉 Методы .apply() и map() объектов DataFrame/Series в pandas
📝 Метод DataFrame.apply() применяет функцию к целой строке или столбцу. Метод DataFrame.map() применяет функцию ко всем значениям DataFrame поэлементно. Метод Series.apply() вызывает функцию для элементов Series, а метод Series.map() чем-то похож на него.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/
🔥2