🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .transform() объектов DataFrame/DataFrameGroupBy в pandas
📝 Методы DataFrame.transform() модуля pandas вызывают функцию func для самостоятельного создания DataFrame/Series с той же формой оси, что и у исходного объекта. Метод .transform() также имеют объекты DataFrameGroupBy и Resampler. Отличие .transform() от .apply() в групповых операциях.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/transform-dataframegroupby/
👉 Метод .transform() объектов DataFrame/DataFrameGroupBy в pandas
📝 Методы DataFrame.transform() модуля pandas вызывают функцию func для самостоятельного создания DataFrame/Series с той же формой оси, что и у исходного объекта. Метод .transform() также имеют объекты DataFrameGroupBy и Resampler. Отличие .transform() от .apply() в групповых операциях.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/transform-dataframegroupby/
👍3🔥1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.rolling() модуля pandas в Python.
📝 Оконные операции - операции, которые выполняют агрегацию по скользящему разделу значений. API оконных операций функционирует аналогично API groupby Series и DataFrame, вызывая метод оконного управления с необходимыми параметрами, а затем впоследствии вызывая функцию агрегирования.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-rolling/
👉 Метод DataFrame.rolling() модуля pandas в Python.
📝 Оконные операции - операции, которые выполняют агрегацию по скользящему разделу значений. API оконных операций функционирует аналогично API groupby Series и DataFrame, вызывая метод оконного управления с необходимыми параметрами, а затем впоследствии вызывая функцию агрегирования.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-rolling/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод DataFrame.expanding() модуля pandas в Python.
📝 Расширяющееся окно дает значение агрегированной статистики со всеми данными, доступными к этому моменту времени.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-expanding/
👉 Метод DataFrame.expanding() модуля pandas в Python.
📝 Расширяющееся окно дает значение агрегированной статистики со всеми данными, доступными к этому моменту времени.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-expanding/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .drop() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.drop() удаляет строки или столбцы, при указании имен меток labels и соответствующей оси axis или напрямую указав имена индексов index или столбцов columns. При использовании MultiIndex метки на разных уровнях можно удалить, указав уровень level.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-drop/
👉 Метод .drop() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.drop() удаляет строки или столбцы, при указании имен меток labels и соответствующей оси axis или напрямую указав имена индексов index или столбцов columns. При использовании MultiIndex метки на разных уровнях можно удалить, указав уровень level.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-drop/
🆕🔥Новый материал.
👉 Методы .rename() и .rename_axis() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.rename() переименовывает столбцы или метки индексов. Значения функции/словаря должны быть уникальными (один-к-одному). Метки, не содержащиеся в словаре/Series, останутся как есть. Метод DataFrame.rename_axis() переименовывает имя оси для индекса или столбцов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rename-rename-axis-dataframe/
👉 Методы .rename() и .rename_axis() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.rename() переименовывает столбцы или метки индексов. Значения функции/словаря должны быть уникальными (один-к-одному). Метки, не содержащиеся в словаре/Series, останутся как есть. Метод DataFrame.rename_axis() переименовывает имя оси для индекса или столбцов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rename-rename-axis-dataframe/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод round() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.round() и Series.round() модуля pandas округляют Series/DataFrame до определенного количества десятичных знаков.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/round-series-dataframe/
👉 Метод round() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.round() и Series.round() модуля pandas округляют Series/DataFrame до определенного количества десятичных знаков.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/round-series-dataframe/
🆕🔥Новый материал.
👉 Функция to_numeric() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.to_numeric() модуля pandas преобразует аргумент в числовой тип. Тип возвращаемого значения по умолчанию - float64 или int64, в зависимости от предоставленных данных. Для получения других типов dtypes необходимо использовать аргумент downcast.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/to-numeric/
👉 Функция to_numeric() модуля pandas в Python.
📝 Функция pandas.to_numeric() модуля pandas преобразует аргумент в числовой тип. Тип возвращаемого значения по умолчанию - float64 или int64, в зависимости от предоставленных данных. Для получения других типов dtypes необходимо использовать аргумент downcast.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/to-numeric/
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .compare() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.compare() и Series.compare сравнивает собственный объект с другим other объектом (DataFrame/Series) и показывает различия. Результирующий индекс будет MultiIndex с поочередным расположением объектов self и other на внутреннем уровне.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/compare-series-dataframe/
👉 Метод .compare() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Методы DataFrame.compare() и Series.compare сравнивает собственный объект с другим other объектом (DataFrame/Series) и показывает различия. Результирующий индекс будет MultiIndex с поочередным расположением объектов self и other на внутреннем уровне.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/compare-series-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Метод .align() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.align() и Series.align() модуля выравнивает два объекта по их осям axis с помощью указанного метода соединения join. Метод соединения указывается для каждого индекса оси.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-align/
👉 Метод .align() объектов Series/DataFrame в pandas
📝 Метод DataFrame.align() и Series.align() модуля выравнивает два объекта по их осям axis с помощью указанного метода соединения join. Метод соединения указывается для каждого индекса оси.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-align/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Polars быстрая библиотека DataFrame для Python
📝 Материал содержит ключевые моменты, которые должен знать каждый, кто имеет опыт общения с pandas и хочет попробовать Polars. Включены как различия в концепциях, на которых построены библиотеки, так и различия в том, как следует писать код Polars по сравнению с кодом Pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/polars-dataframe/
👉 Polars быстрая библиотека DataFrame для Python
📝 Материал содержит ключевые моменты, которые должен знать каждый, кто имеет опыт общения с pandas и хочет попробовать Polars. Включены как различия в концепциях, на которых построены библиотеки, так и различия в том, как следует писать код Polars по сравнению с кодом Pandas.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/polars-dataframe/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Пакет FireDucks, быстрый и полностью совместимый с API pandas
📝 FireDucks - ускоренная компилятором библиотека DataFrame для Python с полностью совместимым API pandas (без каких-либо изменений кода вручную). FireDucks разработан сотрудниками отдела исследований и разработок NEC(Япония). Доступна на платформах Linux.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/paket-fireducks-sovmestimyi-api-pandas/
👉 Пакет FireDucks, быстрый и полностью совместимый с API pandas
📝 FireDucks - ускоренная компилятором библиотека DataFrame для Python с полностью совместимым API pandas (без каких-либо изменений кода вручную). FireDucks разработан сотрудниками отдела исследований и разработок NEC(Япония). Доступна на платформах Linux.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/paket-fireducks-sovmestimyi-api-pandas/
👍1
🔁⚡Изменение информации.
👉 Функция reduce() модуля functools в Python.
📝 Функция reduce() модуля functools кумулятивно применяет функцию function к элементам итерируемой iterable последовательности, сводя её к единственному значению.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-functools-python/funktsija-reduce-modulja-functools/
👉 Функция reduce() модуля functools в Python.
📝 Функция reduce() модуля functools кумулятивно применяет функцию function к элементам итерируемой iterable последовательности, сводя её к единственному значению.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-functools-python/funktsija-reduce-modulja-functools/
👍2
🔁⚡Изменение информации.
👉 Исключения наследуемые от Exception в Python.
📝 Все перечисленные здесь встроенные исключения, являются производными от класса Exception, который в свою очередь наследуется от базового класса BaseException
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/vstroennye-iskljuchenija-interpretator-python/vstroennye-iskljuchenija/
👉 Исключения наследуемые от Exception в Python.
📝 Все перечисленные здесь встроенные исключения, являются производными от класса Exception, который в свою очередь наследуется от базового класса BaseException
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/vstroennye-iskljuchenija-interpretator-python/vstroennye-iskljuchenija/
🆕🔥Новый материал.
👉 Перегрузка операторов в классах Python.
📝 В Python существует методы для перегрузки операторов Python (<, >, = и др.), использующих так называемые "dunder" или "magic" методы. Перегрузка операторов используется для описания логики в случаях нестандартного использования операторов в пользовательских объектах (пример будет ниже).
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/klassy-jazyke-python/peregruzka-operatorov-klassakh/
👉 Перегрузка операторов в классах Python.
📝 В Python существует методы для перегрузки операторов Python (<, >, = и др.), использующих так называемые "dunder" или "magic" методы. Перегрузка операторов используется для описания логики в случаях нестандартного использования операторов в пользовательских объектах (пример будет ниже).
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/klassy-jazyke-python/peregruzka-operatorov-klassakh/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Контекстный менеджер with в Python
📝 Оператор with в Python поддерживает концепцию контекста среды выполнения, определенного контекстным менеджером. Протокол контекстных менеджеров реализован с помощью пары методов, которые позволяют определяемым пользователем классам определять конте
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/osnovnye-vstroennye-tipy-python/kontekstnyj-menedzher-with/
👉 Контекстный менеджер with в Python
📝 Оператор with в Python поддерживает концепцию контекста среды выполнения, определенного контекстным менеджером. Протокол контекстных менеджеров реализован с помощью пары методов, которые позволяют определяемым пользователем классам определять конте
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/osnovnye-vstroennye-tipy-python/kontekstnyj-menedzher-with/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Создание собственного менеджера контекста в Python.
📝 Обычно, менеджеры контекста отслеживают какое-то полезное состояние своего собственного объекта, по этому метод __enter__ возвращает собственный объект self. Метод __exit__() вызывается при выходе из блока оператора with и отвечает за очистку и управляет исключениями внутри оператора with.
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/chtenie-zapis-fajl/sozdanie-sobstvennogo-menedzhera-konteksta/
👉 Создание собственного менеджера контекста в Python.
📝 Обычно, менеджеры контекста отслеживают какое-то полезное состояние своего собственного объекта, по этому метод __enter__ возвращает собственный объект self. Метод __exit__() вызывается при выходе из блока оператора with и отвечает за очистку и управляет исключениями внутри оператора with.
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/chtenie-zapis-fajl/sozdanie-sobstvennogo-menedzhera-konteksta/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Правила разрешение имен и область видимости в Python
📝 Область видимости определяет видимость имени переменной в блоке. Если локальная переменная определена в блоке, ее область действия включает этот блок. Если определение встречается в функциональном блоке, область действия расширяется на внутренние бло
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/struktura-programmy-python/pravila-razreshenie-imen/
👉 Правила разрешение имен и область видимости в Python
📝 Область видимости определяет видимость имени переменной в блоке. Если локальная переменная определена в блоке, ее область действия включает этот блок. Если определение встречается в функциональном блоке, область действия расширяется на внутренние бло
🌐 https://docs-python.ru/tutorial/struktura-programmy-python/pravila-razreshenie-imen/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Класс ProcessPoolExecutor() модуля concurrent.futures в Python.
📝 Класс ProcessPoolExecutor() модуля concurrent.futures использует пул не более чем max_workers ядер процессора для асинхронного выполнения вызовов. Планирует и запускает выполнение рабочих процессов.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-concurrent-futures-python/klass-processpoolexecutor-modulja-concurrent-futures/
👉 Класс ProcessPoolExecutor() модуля concurrent.futures в Python.
📝 Класс ProcessPoolExecutor() модуля concurrent.futures использует пул не более чем max_workers ядер процессора для асинхронного выполнения вызовов. Планирует и запускает выполнение рабочих процессов.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-concurrent-futures-python/klass-processpoolexecutor-modulja-concurrent-futures/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Функция load() модуля json в Python.
📝 Функция load() модуля json преобразует файловый поток fp, который поддерживает метод file.read() и содержит формат JSON в объект Python. Сериализация объектов Python выполняется согласно таблице преобразования.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-json-python/funktsija-load-modulja-json/
👉 Функция load() модуля json в Python.
📝 Функция load() модуля json преобразует файловый поток fp, который поддерживает метод file.read() и содержит формат JSON в объект Python. Сериализация объектов Python выполняется согласно таблице преобразования.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-json-python/funktsija-load-modulja-json/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Модуль qrcode в Python, генератор QR кодов.
📝 QR-код - это двумерный пиктографический код, который используется из-за его быстрой читаемости и сравнительно большой емкости памяти.
🌐 https://docs-python.ru/packages/generator-qr-kodov/
👉 Модуль qrcode в Python, генератор QR кодов.
📝 QR-код - это двумерный пиктографический код, который используется из-за его быстрой читаемости и сравнительно большой емкости памяти.
🌐 https://docs-python.ru/packages/generator-qr-kodov/
❤1