Анализ данных с помощью pandas.
Часть 1: Чтение данных из csv файла

Продолжаем работать с pandas.
Эта часть показывает способ обработки данных, хранящихся в формате csv, а также построение простейших графиков.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 2: Выбор данных и нахождение наиболее частых жалоб

В этой части мы будем использовать новый набор данных, чтобы показать, как быть с большими объёмами данных.
Это данные о 311 сервисных запросов (или жалоб) жителей, предоставленные NYC Open Data.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 3: объединение и группировка данных

Эта часть показывает способы группировки, объединения и дополнения данных.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 4: объединение нескольких dataframe

В конце этой части, мы загрузим данные о погоде в Канаде за весь 2012 год, и сохраним в CSV файл.
Мы сделаем это, загрузив каждый месяц в отдельности, а затем сгруппировав все месяцы вместе.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 5: ищем самый снежный месяц

Мы уже видели, что pandas хорошо умеет обращаться с датами.
Но он также хорошо умеет работать со строками!
Возьмём наши данные из предыдущей части.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 6: работа с загрязненными данными

Главная проблема загрязненных данных: понять, они загрязнены или нет?
Используем данные NYC 311 service request из одной из прошлых статей, так как их много и они неочевидны.

Погнали уже кодить!

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 7: работа с датами и временем

Часто данные содержат не только числовые или строковые значения, но и даты / время, причём в огромном множестве разных форматов. pandas умеет работать с датами; в этой части будет показано, как.

Анализ данных с помощью pandas.
Часть 8: работа с данными из базы данных SQL

До этого момента, мы получали данные только из csv файлов. Это довольно распространённый способ сохранения данных, но далеко не единственный!
Pandas может работать с данными из HTML, JSON, SQL, Excel (!!!), HDF5, Stata, и некоторых других вещей.
В этой части мы поговорим о работе с данными из баз данных SQL.

Автопостинг c ВК в телеграм

По просьбе одного из подписчиков нашего канала мы приготовили для вас статью о том, как же осуществить автопостинг с ВК в телеграм.

Задача про словарь

Я вижу, что вам больше нравится практика, нежели теорема :)
Сегодня я разберу одну из олимпиадных задач, довольно простую.
Суть задачи в том, чтобы из англо-латинского словаря сделать латино-английский.

Пишем блэкджек на Python

Ну, точнее, не блэкджек, а его мини-вариант под названием очко.
Получилось прикольно, залетаем!

Нахождение 10 наиболее частых слов на web странице

Решим небольшую задачку в данной статье.

HTML парсер на Python

Учитывая современное развитие Интернета, было бы кощунством не написать приложение, взаимодействующее со всемирной паутиной.
Сегодня мы напишем простенький html-парсер на Python.
Наше приложение будет читать код указанной страницы сайта и сохранять все ссылки в ней в отдельный файл.
Это приложение может помочь SEO-аналитикам и веб-разработчикам.

Графический калькулятор квадратных уравнений на Python и Tkinter

Рассмотрим пример создания графического интерфейса (GUI) на Python.
В качестве "жертвы" напишем простенькую программу - решатель квадратных уравнений. Наше задание мы разобъем на несколько частей.

Читаем почту через IMAP

В этой статье вы научитесь использовать IMAP для управления почтой и прочитывания писем.

Перечисления enum (Python 3.4+)

Python 3 поддерживает простой способ написания перечислений через класс Enum.
Этот класс можно назвать удобным способом инкапсуляции списка констант, чтобы они не были разбросаны по всему коду без структуры.

from enum import Enum, auto


class Monster(Enum):
ZOMBIE = auto()
WARRIOR = auto()
BEAR = auto()


print(Monster.ZOMBIE) # Monster.ZOMBIE

Как работает FaceID в iPhone X: алгоритм на языке Python

Одна из самых обсуждаемых фишек iPhone X – новый метод разблокировки: FaceID.
В этой статье разобран принцип работы данной технологии.

Используем объекты вместо True и False — truthy и falsy значения в Python

В Python, как и в других языках, есть логический тип переменных bool, который имеет всего два значения: True (истина) и False (ложь).
Их мы и разберём в сегодняшней статье.

Распознавание лиц и верификация пользователей по ним – будущее или уже существующая реальность? Даже больше, каждый уже может написать свою подобную программу. Это настолько просто, что требуется буквально двадцать строк кода и всего лишь полчаса времени для понимания.

Читать статью

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Разбираемся, что из себя представляет машинное обучение, как и где его использовать.