Завершил перевод статьи "Pandas за 10 минут" 🥳
Правда, название звучит, как С++ за 24 часа 😄
Ссылка на Блокнот (внутри есть Colab): http://dfedorov.spb.ru/pandas/Pandas%20%D0%B7%D0%B0%2010%20%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D1%83%D1%82.html

Перевод статьи о сводных таблицах (pivot_table) в pandas 🥳🐍

🔥 Завершил перевод "Подробного руководства по группировке и агрегированию с помощью pandas" от Криса Моффитта (по ссылке Блокнот и Colab)

Все переводы доступны на странице

Перевел две интересные статьи! 🥳

👉 Обзор типов данных pandas (по ссылке Блокнот и Colab)
👉 Очистка данных о валюте с помощью pandas (по ссылке Блокнот и Colab)

Все переводы доступны на странице 🐍

Перевод статьи об использовании типа данных категории в pandas 🐼

Все переводы по pandas и уроки по Python доступны на странице 🐍

🐼 Перевод советов по выбору столбцов в DataFrame с помощью iloc и filter (внутри Colab)

🐍Остальные переводы уроков по pandas по ссылке

У меня две новости и обе хорошие 🥳

1) Добавил несколько кейсов и упражнений по Pandas и NumPy (можно прокачать скиллы по анализу товаров) по ссылке

2) Завершил перевод статьи "Типичные задачи Excel, продемонстрированные в pandas".

Продолжаем традицию еженедельных переводов и сегодня две статьи про особенности использования groupby в (🐼)

1) Объяснение функций Grouper и Agg в Pandas

2) Понимание функции transform в Pandas

Кейсы по анализу данных и переводы доступны по ссылке 🐍

🎄Новогодние переводы о функциях Excel, выполненных в pandas 🐼:

👉 Типичные задачи Excel, продемонстрированные в pandas (часть 2)

👉 Excel функции Filter и Edit, продемонстрированные в Pandas

Подготовил перевод двух интересных статей для любителей покопаться в pandas 🐼

👉 Объяснение кросс-таблицы (crosstab) в Pandas

👉 Разделение (биннинг, дискретизация, балансировка) данных с помощью qcut и cut в Pandas

По многочисленным просьбам подготовил переводы про визуализацию и обработку данных для ML 🐍

👉 Эффективное использование Matplotlib

👉 Руководство по кодированию категориальных значений в Python

Приятного чтения! 🐼

PS. остальные переводы и кейсы по ссылке ⚡️

Разбираемся в прогнозировании поощрительных выплат с продаж с помощью моделирования Монте-Карло 🐼

Приятного чтения! 🐍

Сегодня разбираемся, как работать с Altair, библиотекой декларативной статистической визуализации для Python 🐼

Завершил перевод вводной части, внутри Colab и упражнения! ✍️

Приятного чтения! 🐍

После matplotlib и seaborn для меня Altair стал открытием 🤯
У него другая логика работы и невероятная интерактивность на основе JavaScript 🥰

Рекомендую оценить примеры и упражнения из переведенных уроков:

👉 Введение в визуализацию данных с помощью Altair (часть 1)

👉 Визуализация данных с помощью Altair (часть 2)

👉 Визуализация данных с помощью Altair (часть 3)

Приятного чтения! 🐼

При использовании pandas существует несколько методов очистки текстовых полей для подготовки к дальнейшему анализу.
В новой статье показаны примеры очистки текстовых полей в большом файле и даны советы по эффективной очистке неструктурированных текстовых полей с помощью Python и pandas 🐼

👉 Читать Эффективная очистка текста с помощью Pandas

👉 Запустить примеры в Colab, немного оптимизировал код для этой среды 😇

Приятного чтения! 🐍

В 2014 году вышла знаменитая статья Хэдли Уикхэма о Tidy Data (аккуратных данных).
Разбираемся по ссылке, что такое аккуратные данные с точки зрения Python и pandas 🐼

Еще в качестве эксперимента собрал блокнот с примером равновесия Нэша из теории игр, запустить его можно в CoLab по ссылке.

По многочисленным просьбам подготовил перевод статьи про визуализацию в Plotly Express 🥳

👉 Взгляд на Plotly Express.

Приятного чтения! 🐼

Подготовил обзор двух полезных модулей 🐍

Pandas Profiling - это библиотека для генерации интерактивных отчетов (по ссылке пример отчета) на основе пользовательских данных: можем увидеть распределение данных, типы, возможные проблемы. Библиотека очень проста в использовании: можем создать отчет и отправить его кому угодно! 🐼

👉 Использование модуля Pandas Profiling для профилирования или в CoLab

Folium - это библиотека, которая позволяет рисовать карты, маркеры, а также отмечать собственные данные (по умолчанию в OpenStreetMap) 🗺

👉 Используем модуль folium для рисования карт или в CoLab

📚 Остальные переводы, обзоры и кейсы по анализу данных доступны по ссылке.

Подготовил обзор модуля pandera 🐍

Pandera - инструмент для проверки фреймов данных pandas, который предоставляет интуитивно понятный, гибкий и выразительный API 🐼

👉 Проверка статистических данных с помощью модуля pandera или в CoLab

Приятного чтения! 📚

Сегодня две новости 🕺

1️⃣ Запускаю серию статей про визуализацию. Начинаем с pyvis 🐍

Библиотека pyvis предназначена для быстрой визуализации сетевых графиков с минимальным количеством кода на Python. pyvis разработана как обертка для популярной JavaScript библиотеки visJS. Например, результат визуализации сети персонажей Игры престолов 🧝‍♀️

Подробнее см. Делаем сетевые графы интерактивными с помощью Python и Pyvis.

2️⃣ Решил взяться за написание открытого учебника по анализу данных на языке Python 😎 Главы буду публиковать по мере их написания тут 🐼