🆕🔥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
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция concat() библиотеки pandas в Python.
📝 Функция pandas.concat() объединяет объекты pandas вдоль определенной оси. Позволяет опционально задавать логику по другим осям.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-concat/
👉 Функция concat() библиотеки pandas в Python.
📝 Функция pandas.concat() объединяет объекты pandas вдоль определенной оси. Позволяет опционально задавать логику по другим осям.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-concat/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.set_index() в pandas
📝 Метод DataFrame.set_index() модуля pandas устанавливает индекс DataFrame (метки строк), используя один или несколько существующих столбцов или массивов правильной длины (len(DataFrame.index)). Индекс может заменить существующий индекс или расширить его.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-set-index/
👉 Метод DataFrame.set_index() в pandas
📝 Метод DataFrame.set_index() модуля pandas устанавливает индекс DataFrame (метки строк), используя один или несколько существующих столбцов или массивов правильной длины (len(DataFrame.index)). Индекс может заменить существующий индекс или расширить его.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-set-index/
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы .all() и .any() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы .all() и .any() объектов Series/DataFrame в pandas работают аналогично одноименным функциям Python. В материале даны пояснения: как и где использовать эти методы на практике при анализе данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/all-any-series-dataframe/
👉 Методы .all() и .any() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы .all() и .any() объектов Series/DataFrame в pandas работают аналогично одноименным функциям Python. В материале даны пояснения: как и где использовать эти методы на практике при анализе данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/all-any-series-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .resample() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Это удобные методы преобразования частот и передискретизации временных рядов. Объект Series/DataFrame должен иметь индекс, похожий на дату и время (pandas.DatetimeIndex, pandas.PeriodIndex или pandas.TimedeltaIndex), или вызывающий Series/DataFrame должен передать метку Series/Index, похожей на dat
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/resample-series-dataframe/
👉 Метод .resample() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Это удобные методы преобразования частот и передискретизации временных рядов. Объект Series/DataFrame должен иметь индекс, похожий на дату и время (pandas.DatetimeIndex, pandas.PeriodIndex или pandas.TimedeltaIndex), или вызывающий Series/DataFrame должен передать метку Series/Index, похожей на dat
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/resample-series-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .reindex() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод .reindex() объектов Series/DataFrame является фундаментальным методом выравнивания данных в Pandas. Он используется для реализации почти всех других функций, основанных на функциональности выравнивания индексных меток. Повторная индексация означает согласование данных с заданным набором меток
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/reindex-series-dataframe/
👉 Метод .reindex() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод .reindex() объектов Series/DataFrame является фундаментальным методом выравнивания данных в Pandas. Он используется для реализации почти всех других функций, основанных на функциональности выравнивания индексных меток. Повторная индексация означает согласование данных с заданным набором меток
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/reindex-series-dataframe/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.set_axis() в pandas
📝 Метод DataFrame.set_axis() модуля pandas присваивает желаемый индекс данной оси axis.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-set-axis/
👉 Метод DataFrame.set_axis() в pandas
📝 Метод DataFrame.set_axis() модуля pandas присваивает желаемый индекс данной оси axis.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-set-axis/
❤1👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .reset_index() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.reset_index() и Series.reset_index() модуля pandas сбрасывают индекс или его уровень и использует вместо него индекс по умолчанию. Если DataFrame имеет MultiIndex, то этот метод может удалить один или несколько уровней.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/reset-index-series-dataframe/
👉 Метод .reset_index() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.reset_index() и Series.reset_index() модуля pandas сбрасывают индекс или его уровень и использует вместо него индекс по умолчанию. Если DataFrame имеет MultiIndex, то этот метод может удалить один или несколько уровней.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/reset-index-series-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы итерации по объектам pandas в Python.
📝 Поведение базовой итерации по объектам pandas зависит от типа. При итерации по Series, он рассматривается как массив, и базовая итерация создает значения. DataFrames следуют соглашению о переборе ключей объектов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-iteratsii-obektam/
👉 Методы итерации по объектам pandas в Python.
📝 Поведение базовой итерации по объектам pandas зависит от типа. При итерации по Series, он рассматривается как массив, и базовая итерация создает значения. DataFrames следуют соглашению о переборе ключей объектов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-iteratsii-obektam/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .interpolate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.interpolate() и Series.interpolate() заполняют значения NaN методом интерполяции. DataFrame/Series с MultiIndex поддерживает только метод linear. Методы krogh, barycentric, spline, pchip, akima и др. это обертки реализаций SciPy, для их использования нужна установленная SciPy
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interpolate-series-dataframe/
👉 Метод .interpolate() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.interpolate() и Series.interpolate() заполняют значения NaN методом интерполяции. DataFrame/Series с MultiIndex поддерживает только метод linear. Методы krogh, barycentric, spline, pchip, akima и др. это обертки реализаций SciPy, для их использования нужна установленная SciPy
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/interpolate-series-dataframe/
👍2