🆕🔥Новый материал.
👉 Функция get_dummies() и from_dummies() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.get_dummies() создает новый DataFrame со столбцами уникальных переменных и значениями, представляющими наличие/отсутствие этих переменных в строке. То есть кодирует категориальную переменную как True/False или 0/1. Функция from_dummies() выполняет обратную операцию.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/get-dummies-from-dummies/
👉 Функция get_dummies() и from_dummies() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.get_dummies() создает новый DataFrame со столбцами уникальных переменных и значениями, представляющими наличие/отсутствие этих переменных в строке. То есть кодирует категориальную переменную как True/False или 0/1. Функция from_dummies() выполняет обратную операцию.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/get-dummies-from-dummies/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .explode() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.explode() преобразует каждый элемент списка - в строку, повторяя значения индекса. Возвращает DataFrame c разнесенными значениями списка по строкам подмножества столбцов. Индекс будет дублироваться. Метод Series.explode() делает то-же самое, только с одним (своим) столбцом
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/explode-series-dataframe/
👉 Метод .explode() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.explode() преобразует каждый элемент списка - в строку, повторяя значения индекса. Возвращает DataFrame c разнесенными значениями списка по строкам подмножества столбцов. Индекс будет дублироваться. Метод Series.explode() делает то-же самое, только с одним (своим) столбцом
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/explode-series-dataframe/
👍3
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция crosstab() модуля pandas в Python.
📝 Функция crosstab() модуля pandas вычисляет простую перекрестную таблицу для двух (или более) факторов. По умолчанию вычисляется таблица частот факторов, если не задан массив значений и функция агрегирования.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/crosstab/
👉 Функция crosstab() модуля pandas в Python.
📝 Функция crosstab() модуля pandas вычисляет простую перекрестную таблицу для двух (или более) факторов. По умолчанию вычисляется таблица частот факторов, если не задан массив значений и функция агрегирования.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/crosstab/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция cut() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.cut() используется, когда стоит необходимость сегментировать и сортировать значения данных по группам. Она также полезна для перехода от непрерывной переменной к категориальной переменной. Например, pandas.cut() может преобразовать возраст в группы возрастных диапазонов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-cut/
👉 Функция cut() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.cut() используется, когда стоит необходимость сегментировать и сортировать значения данных по группам. Она также полезна для перехода от непрерывной переменной к категориальной переменной. Например, pandas.cut() может преобразовать возраст в группы возрастных диапазонов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-cut/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция factorize() модуля pandas в Python.
📝 Функция factorize() кодирует объект как перечисляемый тип или категориальную переменную. Этот метод полезен для получения числового представления массива, когда все, что имеет значение, идентифицирует различные значения. Доступна в качестве методов Series.factorize() и Index.factorize().
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-factorize/
👉 Функция factorize() модуля pandas в Python.
📝 Функция factorize() кодирует объект как перечисляемый тип или категориальную переменную. Этот метод полезен для получения числового представления массива, когда все, что имеет значение, идентифицирует различные значения. Доступна в качестве методов Series.factorize() и Index.factorize().
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-factorize/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Объект MultiIndex модуля pandas в Python.
📝 Класс MultiIndex() представляет собой многоуровневый или иерархический объект индекса для объектов pandas. Объект MultiIndex позволяет хранить и манипулировать данными с помощью произвольного числа измерений в структурах данных с более меньшей размерностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/obekt-multiindex/
👉 Объект MultiIndex модуля pandas в Python.
📝 Класс MultiIndex() представляет собой многоуровневый или иерархический объект индекса для объектов pandas. Объект MultiIndex позволяет хранить и манипулировать данными с помощью произвольного числа измерений в структурах данных с более меньшей размерностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/obekt-multiindex/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Объекты Categorical и CategoricalIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.CategoricalIndex() представляет собой тип индекса, который полезен для поддержки индексации дубликатов. Это контейнер вокруг элементов pandas.Categorical(), который позволяет эффективно индексировать и хранить индекс с большим количеством повторяющихся элементов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/categorical-categoricalindex/
👉 Объекты Categorical и CategoricalIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.CategoricalIndex() представляет собой тип индекса, который полезен для поддержки индексации дубликатов. Это контейнер вокруг элементов pandas.Categorical(), который позволяет эффективно индексировать и хранить индекс с большим количеством повторяющихся элементов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/categorical-categoricalindex/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Объекты Interval и IntervalIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.IntervalIndex вместе со своим собственным типом IntervalDtype, а также скалярным типом Interval обеспечивает первоклассную поддержку записи интервалов. Представляет собой контейнер объектов Interval.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interval-intervalindex/
👉 Объекты Interval и IntervalIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.IntervalIndex вместе со своим собственным типом IntervalDtype, а также скалярным типом Interval обеспечивает первоклассную поддержку записи интервалов. Представляет собой контейнер объектов Interval.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interval-intervalindex/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Объект RangeIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.RangeIndex - это подкласс Index, который предоставляет индекс по умолчанию для всех объектов DataFrame и Series. RangeIndex - это оптимизированная версия индекса Index, которая представляет монотонный упорядоченный набор. Аналогичен range() в Python. Всегда имеет тип dtype: int64.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rangeindex/
👉 Объект RangeIndex модуля pandas
📝 Объект pandas.RangeIndex - это подкласс Index, который предоставляет индекс по умолчанию для всех объектов DataFrame и Series. RangeIndex - это оптимизированная версия индекса Index, которая представляет монотонный упорядоченный набор. Аналогичен range() в Python. Всегда имеет тип dtype: int64.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rangeindex/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Объекты Period и PeriodIndex модуля pandas
📝 Во многих случаях более естественно связывать какие-то данные, с временным интервалом (промежутком времени). Для обычных промежутков времени pandas использует объекты Period и PeriodIndex для последовательностей промежутков времени (интервалов).
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/period-periodindex/
👉 Объекты Period и PeriodIndex модуля pandas
📝 Во многих случаях более естественно связывать какие-то данные, с временным интервалом (промежутком времени). Для обычных промежутков времени pandas использует объекты Period и PeriodIndex для последовательностей промежутков времени (интервалов).
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/period-periodindex/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод to_period() объектов DatetimeIndex/DataFrame/Series в pandas
📝 Метод DataFrame.to_period() модуля pandas преобразует DataFrame с DatetimeIndex в PeriodIndex. По умолчанию преобразовывается индекс. Метод DatetimeIndex.to_period() преобразует DatetimeIndex в PeriodIndex.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/datetimeindex-to-period/
👉 Метод to_period() объектов DatetimeIndex/DataFrame/Series в pandas
📝 Метод DataFrame.to_period() модуля pandas преобразует DataFrame с DatetimeIndex в PeriodIndex. По умолчанию преобразовывается индекс. Метод DatetimeIndex.to_period() преобразует DatetimeIndex в PeriodIndex.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/datetimeindex-to-period/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция interval_range() модуля pandas в Python.
📝 Функция interval_range() создает и возвращает IntervalIndex фиксированной частоты по заданным параметрам.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interval-range/
👉 Функция interval_range() модуля pandas в Python.
📝 Функция interval_range() создает и возвращает IntervalIndex фиксированной частоты по заданным параметрам.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interval-range/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция period_range() модуля pandas в Python.
📝 Функция period_range() модуля pandas создает и возвращает PeriodIndex с фиксированной частотой по заданным параметрам. Частотой по умолчанию является календарный день.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/period-range/
👉 Функция period_range() модуля pandas в Python.
📝 Функция period_range() модуля pandas создает и возвращает PeriodIndex с фиксированной частотой по заданным параметрам. Частотой по умолчанию является календарный день.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/period-range/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Объекты Timestamp и DatetimeIndex в pandas
📝 Данные с метками даты/времени - это самый простой тип данных временных рядов, который связывает значения с моментами времени. Для объектов pandas это означает использование объектов Timestamp. Список объектов Timestamp автоматически приводятся к DatetimeIndex.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/timestamp-datetimeindex/
👉 Объекты Timestamp и DatetimeIndex в pandas
📝 Данные с метками даты/времени - это самый простой тип данных временных рядов, который связывает значения с моментами времени. Для объектов pandas это означает использование объектов Timestamp. Список объектов Timestamp автоматически приводятся к DatetimeIndex.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/timestamp-datetimeindex/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .truncate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы Series.truncate() и DataFrame.truncate() модуля pandas усекают ряд или фрейм данных до и после некоторого значения индекса. Это полезное сокращение для логической индексации на основе значений индекса выше или ниже определенных пороговых значений.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/truncate-series-dataframe/
👉 Метод .truncate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы Series.truncate() и DataFrame.truncate() модуля pandas усекают ряд или фрейм данных до и после некоторого значения индекса. Это полезное сокращение для логической индексации на основе значений индекса выше или ниже определенных пороговых значений.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/truncate-series-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .take() объектов DataFrame/Series/Index в pandas
📝 Методы Series.take() и DataFrame.take() возвращают элементы данных, находящихся в заданных позициях indices объектов Series/DataFrame. Это означает, что список позиций indices указывается согласно фактическому положению элемента в соответствующем объекте.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/take-dataframe-series-index/
👉 Метод .take() объектов DataFrame/Series/Index в pandas
📝 Методы Series.take() и DataFrame.take() возвращают элементы данных, находящихся в заданных позициях indices объектов Series/DataFrame. Это означает, что список позиций indices указывается согласно фактическому положению элемента в соответствующем объекте.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/take-dataframe-series-index/
👍1
В Рунете глобальный сбой 🙀 У зоны RU сломался DNSSEC. Это повлияло на всех, в том числе на нас. Следим за ситуацией
Forwarded from РБК. Новости. Главное
Техническая проблема, которая вызвала проблемы с доступом к сайтам в рунете, устранена, заявили в Минцифры.
«Неполадки в работе DNS могут наблюдаться еще некоторое время, пока обновленные данные не разойдутся по системе доменных имен», – отметили в министерстве.
«Неполадки в работе DNS могут наблюдаться еще некоторое время, пока обновленные данные не разойдутся по системе доменных имен», – отметили в министерстве.