کار با داده ها به راحتی یک صفحه گسترده
حتما همه شما با اکسل کار کرده اید و لذت استفاده از یک صفحه گسترده را تجربه کرده اید. در پایتون ماژول Pandas شاید سلطان بلامنازع کار با داده ها باشد اما همواره استفاده از خروجی های آن علی الخصوص برای تازه وارد ها کمی سخت است.
یکی از کتابخانه های بسیار زیبا در این خصوص کتابخانه D-Tale است. این کتابخانه بیشتر امکانات رایج کار با داده ها را در یک رابط کاربری زیبا در اختیار شما می گذارد و لذت استفاده از پایتون رو دو چندان می کند.
اگر به این ماژول ارزشمند علاقه مند شدید سری به صفحه گیت هاب آن به نشانی بزنید.
در پست های آتی در خصوص این ماژول با هم بیشتر صحبت می کنیم.


#Data_table
#Data_farme
#pandas
#dtale
#python

پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

استفاده از ماژول Dtale برای تحلیل داده ها
در پست قبل در خصوص ویژگی های ماژول Dtale صحبت کردیم. برای استفاده از امکانات این ماژول لازم است دیتافریم خود را با تابع show باز کنید.
در تصویر این پست داده های سهم اپل، از ابتدای سال 2021 با استفاده از ماژول Dtale باز شده است. برای استفاده از امکانات ماژول، کافی است بر روی علامت مثلث سمت چپ تصویر کلیک کنید تا کلیه امکانات تحلیلی ماژول برای شما باز شود.
با استفاده از این ماژول تقریبا بیشتر کارهای متداول نرم افزهای آماری مانند spss و eviews را می توانید انجام دهید.


#Data_table
#Data_farme
#pandas
#dtale
#python

پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/python4finance

کار با داده ها به راحتی یک صفحه گسترده - 2
قبلا در این پست در خصوص ماژول D-Tale و امکاناتی که برای کار با داده ها در قالب یک صفحه گسترده فراهم می کرد صحبت کردیم.
این بار با ماژول دیگری به نام Mito آشنا می شویم. شعار این ماژول عبارت است از:
Do Python analyses 10x faster
که گویای هدف سازندگان آن است. توجه داشته باشید که این ماژول صرفا روی Jupyter Lab اجرا می شود.
بعد از نصب این ماژول می توانید با دو خط زیر Mito را فراخوانی کنید و کار با داده ها را در یک محیط بسیار کاربر پسند دنبال کنید.
import mitosheet
mitosheet.sheet()
برای اطلاعات بیشتر می توانید به صفحه این ماژول در این آدرس مراجعه نمایید.

#Data_table
#Data_farme
#pandas
#Mito
#DTale
#python

پایتون برای مالی در تلگرام
t.me/joinchat/AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug