Python is Awesome - Pandas 101 🐼

Привет всем! Сегодня мы продолжим рассказ о Pandas - мощной библиотеке для работы с данными в Python.

Pandas предоставляет структуры данных и функции, необходимые для очистки, преобразования и анализа данных. С его помощью вы можете работать с данными так же легко, как в Excel, но с преимуществами программирования.

🚀 Установка:

pip install pandas

🔥 Загрузка данных из CSV:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')

🔥 Загрузка данных из Excel:

df = pd.read_excel('file.xlsx')

Основные операции в Pandas:

🔸 Просмотр данных:

print(df.head()) # Показывает первые 5 строк
print(df.tail()) # Показывает последние 5 строк

🔸 Фильтрация данных:

df_filtered = df[df['column_name'] > 50] # Фильтрация по условию

🔸 Агрегация данных:

df['column_name'].mean() # Среднее значение
df['column_name'].sum() # Сумма значений
df.groupby('column_name').size() # Количество значений по группам

🔸 Изменение данных:

df['new_column'] = df['column_name'] * 2 # Создание новой колонки на основе существующей

🔸 Сохранение данных в файл:

df.to_csv('new_file.csv', index=False) # Сохранение в CSV
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False) # Сохранение в Excel

Это лишь начало того, что вы можете делать с Pandas. В следующих постах мы рассмотрим более сложные сценарии анализа и обработки данных. Следите за обновлениями!


#python #pandas #pythonisawesome #dataanalysis #newbie

Привет, друзья! В сегодняшнем посте мы поговорим о расширениях PostgreSQL и как они помогают расширить функциональность нашей базы данных. В особенности, мы обсудим pg_extension, одно из мощных расширений PostgreSQL.

🔧 Что такое расширение PostgreSQL?
Расширение PostgreSQL - это компонент, который добавляет дополнительные функции и возможности к стандартной функциональности PostgreSQL. Расширения позволяют нам установить новые типы данных, функции, агрегатные функции, операторы и другие объекты базы данных, которые значительно обогащают наши возможности в работе с данными.

🚀 pg_extension: Мощное расширение PostgreSQL
Одним из самых мощных расширений PostgreSQL является pg_extension. Оно предоставляет набор дополнительных функций, которые могут значительно упростить нашу работу с базой данных. Некоторые из основных возможностей pg_extension включают:

1️⃣ Установка новых типов данных: С помощью pg_extension мы можем добавить новые пользовательские типы данных, которые отличаются от стандартных типов PostgreSQL. Это позволяет нам лучше адаптировать базу данных под конкретные потребности нашего проекта.

2️⃣ Расширение функциональности: pg_extension позволяет нам добавить новые функции, агрегатные функции, операторы и другие объекты базы данных. Это дает нам возможность выполнять сложные вычисления и манипуляции с данными без необходимости писать большой объем кода.

3️⃣ Оптимизация производительности: Некоторые расширения PostgreSQL, включая pg_extension, предлагают оптимизацию производительности, которая может значительно ускорить выполнение запросов и улучшить общую производительность базы данных.

📚 Как использовать pg_extension?
Для использования pg_extension вам необходимо установить его в своей базе данных PostgreSQL. Это можно сделать с помощью команды CREATE EXTENSION, указав имя расширения. После установки вы сможете начать использовать новые типы данных и функции, предоставляемые pg_extension.

💡 Важно знать
При использовании расширений PostgreSQL, таких как pg_extension, обязательно следите за совместимостью с вашей версией PostgreSQL и правильно устанавливайте и обновляйте расширения.

👉 Мы только коснулись поверхности возможностей pg_extension. Если вам интересно узнать больше о PostgreSQL расширениях, рекомендую вам изучить документацию PostgreSQL и провести собственные эксперименты.

Благодарим вас за внимание! Надеюсь, что информация о pg_extension поможет вам расширить функциональность вашей базы данных и сделать ее еще мощнее. Если у вас есть вопросы или опыт использования pg_extension, делитесь ими в комментариях!

#python #postgresql #pg_extension #базыданных #расширение

Привет, друзья! В нашем посте сегодня мы расскажем о конфигурации модуля pg_stat_statements в PostgreSQL. Этот модуль позволяет анализировать выполненные запросы в базе данных. Давайте узнаем, как настроить его в файле конфигурации. 🔍💡

Откройте файл конфигурации PostgreSQL:
В большинстве случаев файл называется postgresql.conf.
Расположение файла может различаться в зависимости от операционной системы и установки PostgreSQL. Обычно он находится в директории data вашей базы данных. 📂💻

Найдите параметр shared_preload_libraries:
Этот параметр отвечает за загрузку расширений PostgreSQL при запуске сервера.
Если параметр закомментирован (символом # в начале строки), удалите комментарий и добавьте pg_stat_statements в список значений.
Пример: shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'. 🛠✏️

Сохраните изменения и перезапустите сервер PostgreSQL:
После внесения изменений в файл конфигурации сохраните его.
Перезапустите сервер PostgreSQL, чтобы применить новые настройки. Обычно это делается с помощью команды перезапуска службы или сервиса PostgreSQL. 🔄🔌

Проверьте подключение модуля pg_stat_statements:

После перезапуска сервера убедитесь, что модуль успешно подключен.
Выполните следующий запрос в PostgreSQL:

SELECT * FROM pg_extension WHERE extname = 'pg_stat_statements';.

Если запрос возвращает результат, то модуль успешно подключен. ✅🔍

Теперь вы знаете, как сконфигурировать модуль pg_stat_statements в PostgreSQL. Он готов к использованию для анализа выполненных запросов и оптимизации производительности вашей базы данных. Успешных экспериментов! Python is awesome! 🐍💪💥

#Python #PostgreSQL #pg_stat_statements #database #performance

🐍 Python is Awesome! 🚀

Продолжаем погружаться в мир Python и сегодня расскажем о двух важных операциях при работе с данными: фильтрации и агрегации.

🔹 Фильтрация данных:
Фильтрация данных - это процесс выбора нужных строк из большого набора данных на основе заданных условий. В Python мы можем использовать библиотеку pandas для фильтрации данных из файлов CSV и Excel. Например, мы можем легко отобрать только те строки, где значение в определенном столбце больше определенного порога. Просто загрузите данные, используя pandas, и примените условие фильтрации!

🔹 Агрегация данных:
Агрегация данных - это процесс суммирования, подсчета средних значений, подсчета количества элементов или применения других агрегирующих функций к группе данных. Также для агрегации данных мы можем использовать библиотеку pandas. Например, мы можем легко вычислить среднее значение или сумму значений столбца, а также количество значений по группам. Группировка данных и применение агрегирующих функций помогут нам получить ценные инсайты из данных!

💡 Как делать фильтрацию данных с CSV и Excel?
Используя библиотеку pandas, вы можете легко загрузить данные из файлов CSV и Excel в Python. Затем примените условие фильтрации для выбора нужных строк. Не забудьте указать путь к файлу и название столбца для фильтрации.

💡 Как проводить агрегацию данных?
С помощью библиотеки pandas вы можете применять различные агрегирующие функции, такие как сумма, среднее значение, количество и другие, к вашим данным. Просто используйте функции pandas для столбцов, которые вам интересны, и получите результат агрегации.

💡 Как создать новую колонку и добавить туда новые элементы?
Используя библиотеку pandas, вы можете легко создавать новые колонки в вашем наборе данных и добавлять в них новые элементы. Просто обратитесь к вашему DataFrame и присвойте новому столбцу значения, которые вы хотите добавить. Новые элементы могут быть списком значений или вычислены на основе существующих столбцов.

Python предоставляет мощные инструменты для фильтрации, агрегации и манипуляции с данными. Используйте их, чтобы извлечь ценные знания и делать ваши анализы данных еще лучше! 🎉

#Python #DataManipulation #Pandas #CSV #Excel

Ежовик Гребенчатый это гриб с ноотропным эффектом. То есть он улучшает процессы мышления, и восприятия информации. Так же он способствует росту нервных клетках.

Говорят что нервные клетки не восстанавливаются, это не правда, они настолько я знаю с трудом восстанавливаются, зато мозг это очень нейропластичная штука. И можно вырастить новые нервные клетки.
Почитайте про BDNF - brain derived neurotrophic factor.

Ежовик Гребенчатый это лучшая добавка которую я пробовал, кто меня хорошо знает то знает что я пробовал много всего.

Он способствует росту новых нервных клеток , улучшает настроение, память, гораздо интереснее изучать что то новое, и вызывает психоделические сны.

Его эффект наступает через 3 дня приема. И рекомендуется пить курсом.

Я попробовал ежовик в апреле этого года, и пожалел что раньше не юзал его.

Назначил сам себе пожизненный курс, он абсолютно безвреден, с клинически доказанной эффективностью.

Вообщем не 🍄, а 🔥

Цена на него в России от 800-900 рублей за 100 грамм, я ем по две чайных ложки утром и вечером.
И 100 грамм мне хватает на недели 2-3

Я знаю девочку хорошую, которая занимается ежовика и другими 🍄 в Уфе, доставка в Екатеринбург довольно быстрая.

Буду рад вашим вопросам в комментариях 😜💋👍🐨

К вопросу о легальности, это абсолютно легально в большинстве стран мира. Это не вызывает прихода, кайфа, эйфории, галлюцинации.

Это просто сделает вашу жизнь чуточку лучше 😊

Это так же не относится к микродозингу грибов ))
Я знаю что есть 🍄 микродозинг мухоморов , и это так же легально)
И есть микродозинг псилоцибинов , что уже запрещено в большинстве стран мира.

Это не реклама, это искренняя рекомендация ! Меня никто не просил этот пост делать, никто мне за это не платит, сделал на чистом энтузиазме от души так сказать

#lionsmane
#nootropic
#ezhovik
#python

NumPy: Магия Массивов в Python!

NumPy - это настоящая волшебная палочка для всех, кто работает с данными в Python. Он позволяет легко и эффективно выполнять операции с массивами и матрицами. Давайте посмотрим, что такое NumPy и как он упрощает жизнь Python-разработчикам.

Что такое NumPy?

NumPy (Numerical Python) - это библиотека Python для научных вычислений. Она предоставляет мощные инструменты для работы с многомерными массивами и матрицами, а также для выполнения математических операций над ними. NumPy является основой многих других библиотек для анализа данных, машинного обучения и визуализации данных.

Преимущества NumPy:

Скорость: NumPy написан на C и позволяет выполнять операции с массивами намного быстрее, чем обычные Python-списки.

Мощные функции: NumPy предоставляет богатый набор функций для работы с данными, включая математические операции, статистические вычисления и многое другое.

Удобство: Операции с массивами в NumPy можно выполнять в одну строку кода, что делает код более читаемым и понятным.

Примеры кода:

Создание массива:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Операции с массивами:

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = arr1 + arr2
print(result)

Индексирование и срезы:

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
element = arr[2]
slice = arr[2:4]

print(element)
print(slice)


NumPy - это настоящий инструмент для научных и инженерных вычислений в Python. Если вы работаете с данными, NumPy станет вашим верным спутником. Не упустите шанс упростить свои вычисления и сделать их более эффективными с помощью NumPy!

#PythonIsAwesome #NumPy #НаучныеВычисления #Python

🐘 PostgreSQL: Магия Оконных Функций 🐘

Если вы работаете с базами данных и хотите научиться делать более сложные запросы и анализировать данные более гибко, то оконные функции в PostgreSQL - это то, чему стоит уделить внимание. 🌟

🔍 Что такое оконные функции?

Оконные функции предоставляют способ вычислять значения на основе "окон" данных, которые вы определяете. Это означает, что вы можете выполнять вычисления, учитывая порядок данных внутри окна, и создавать различные аналитические запросы.

💡 Примеры использования:

1️⃣ Вычисление суммы или среднего значения по группам: Оконные функции позволяют вычислять сумму или среднее значение для каждой группы данных без необходимости делать дополнительные запросы.

2️⃣ Поиск первой или последней записи в группе: Вы можете легко найти первую или последнюю запись внутри каждой группы данных.

3️⃣ Ранжирование данных: Оконные функции позволяют вам создавать ранжированные списки данных, например, рейтинги, ранжирование по дате и многое другое.

🚀 Почему это важно для Python-разработчиков?

Python и PostgreSQL - отличная комбинация для анализа данных. Вы можете использовать библиотеку psycopg2 для взаимодействия с PostgreSQL из Python. Оконные функции позволяют вам делать сложные запросы, а затем анализировать и визуализировать данные с использованием библиотек для научных вычислений, таких как pandas и matplotlib.

📚 Где учиться?

Если вы хотите узнать больше о оконных функциях в PostgreSQL, рекомендуется изучить официальную документацию PostgreSQL и примеры запросов. Также есть много онлайн-курсов и учебных ресурсов, которые помогут вам овладеть этой мощной функциональностью.

С оконными функциями в PostgreSQL вы можете уровнять свои навыки в анализе данных и создании более сложных SQL-запросов. Они могут стать мощным инструментом в вашей аналитической работе и сделать ваши проекты еще более впечатляющими. 🌟

#PythonIsAwesome #PostgreSQL #АнализДанных #ОконныеФункции #Python

🐘 Оконные функции в PostgreSQL: Мощный инструмент анализа данных 🐘

Оконные функции в PostgreSQL - это мощный инструмент для анализа и обработки данных внутри базы данных. Они позволяют выполнять сложные вычисления и анализировать данные в контексте "окна", что делает их отличным инструментом для Python-разработчиков и аналитиков данных.

🔍 Пример 1: Вычисление среднего значения по группам

SELECT department, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_salary
FROM employees;

В этом запросе мы вычисляем среднее значение зарплаты (salary) для каждого сотрудника внутри своего отдела (department). PARTITION BY определяет "окно" для каждого отдела, и оконная функция AVG вычисляет среднее значение зарплаты внутри каждого отдела.

🔍 Пример 2: Ранжирование данных

SELECT product_name, unit_price,
RANK() OVER (ORDER BY unit_price DESC) AS price_rank
FROM products;

В этом запросе мы ранжируем продукты (product_name) по цене (unit_price) в порядке убывания. Оконная функция RANK() присваивает каждому продукту ранг в зависимости от его цены.

🔍 Пример 3: Поиск кумулятивной суммы

SELECT order_date, order_amount,
SUM(order_amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_amount
FROM orders;

Здесь мы вычисляем кумулятивную сумму заказов (order_amount) по дате заказа (order_date). Оконная функция SUM вычисляет сумму заказов, учитывая порядок даты.

Оконные функции в PostgreSQL предоставляют удивительные возможности для анализа данных и создания более сложных запросов. Они помогут вам в решении разнообразных аналитических задач и сделают ваши проекты еще более впечатляющими.

#PythonIsAwesome #PostgreSQL #АнализДанных #ОконныеФункции #Python

🐘 PostgreSQL: Мощь Представлений 🐘

Представления (views) в PostgreSQL - это удивительный способ упростить доступ и анализ данных в вашей базе данных. Они позволяют вам создавать виртуальные таблицы, которые могут объединять данные из разных таблиц или выполнять сложные запросы, делая работу с данными более удобной и эффективной. Давайте рассмотрим, почему представления так важны.

🔍 Что такое представления?

Представление - это виртуальная таблица, которая состоит из данных из одной или нескольких таблиц. Они предоставляют удобный способ абстрагировать сложные SQL-запросы и делают данные более доступными для анализа и использования.

💡 Примеры использования:

1️⃣ Сокращение сложных запросов: Если у вас есть сложные SQL-запросы, которые часто используются в вашем приложении, вы можете создать представление, чтобы упростить доступ к этим данным.

2️⃣ Обеспечение безопасности данных: Вы можете создать представления, которые скрывают некоторые данные или ограничивают доступ к ним, улучшая безопасность вашей базы данных.

3️⃣ Создание сводных таблиц: Представления позволяют вам создавать сводные таблицы, которые могут быть использованы для быстрого анализа данных.

🚀 Почему это важно для Python-разработчиков?

Python и PostgreSQL - это мощная комбинация для анализа данных. Вы можете использовать библиотеку psycopg2, чтобы взаимодействовать с PostgreSQL из Python, и представления могут значительно упростить доступ к данным для вашего приложения.

📚 Где учиться?

Если вы хотите научиться создавать и использовать представления в PostgreSQL, изучите официальную документацию PostgreSQL и рассмотрите различные онлайн-курсы и учебные ресурсы, которые позволят вам овладеть этой мощной функциональностью.

Представления в PostgreSQL - это мощный инструмент для работы с данными. Они делают доступ к данным более гибким и удобным, улучшая производительность вашего приложения и упрощая анализ данных.

#PythonIsAwesome #PostgreSQL #АнализДанных #Представления #Python

🐍 Python и Объектно-Ориентированное Программирование (ООП) 🚀

Python - язык программирования, в котором объектно-ориентированное программирование (ООП) занимает центральное место. ООП предоставляет мощные инструменты для организации кода, делая его более структурированным и управляемым.

🌐 Преимущества ООП в Python:

Инкапсуляция (Encapsulation):

Скрытие деталей реализации внутри объектов, что обеспечивает безопасность и уменьшает сложность кода.

Наследование (Inheritance):

Возможность создания новых классов на основе существующих. Это способствует повторному использованию кода и созданию иерархии классов.
Полиморфизм (Polymorphism):

Возможность объектов одного класса использовать методы другого класса. Это способствует гибкости и адаптируемости кода.
Классы и Объекты:

Python позволяет создавать собственные классы и объекты. Класс - это чертёж для создания объектов, а объект - экземпляр класса.

🌈 Пример простого класса в Python:

class Car:
def __init__(self, brand, model):
self.brand = brand
self.model = model

def display_info(self):
print(f"{self.brand} {self.model}")

# Создание объекта класса Car
my_car = Car(brand="Toyota", model="Camry")

# Вызов метода объекта
my_car.display_info()


💡 Важно помнить:

ООП позволяет писать более читаемый и модульный код.
Python облегчает работу с ООП благодаря своей ясной и простой синтаксису.
🚀 Используйте ООП в Python для создания мощных и структурированных программ!

#Python #OOP #CodingMagic ✨

🐍 Python is Awesome 🐍

Тема: Создание Telegram-ботов с библиотекой Telebot

Привет, уважаемые подписчики! 🚀

Сегодня мы поговорим о том, как использовать мощь Python для создания своего собственного Telegram-бота с использованием библиотеки Telebot. Это увлекательное и полезное путешествие в мир автоматизации и чат-ботов. 🤖💬

Шаг 1: Установка Telebot

Для начала установим библиотеку Telebot с помощью pip:

pip install pyTelegramBotAPI

Шаг 2: Создание бота в Telegram

Откройте приложение Telegram и найдите бота по имени "@BotFather".
Введите /newbot и следуйте инструкциям для создания нового бота.
Получите уникальный токен для доступа к API.

Шаг 3: Написание простого бота на Python

import telebot

TOKEN = 'ваш_токен'
bot = telebot.TeleBot(TOKEN)

@bot.message_handler(commands=['start'])
def handle_start(message):
bot.send_message(message.chat.id, "Привет! Я бот, созданный для тестирования.")

@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_text(message):
bot.reply_to(message, "Я не понимаю, что вы хотите сказать. Попробуйте /start.")

if __name__ == "__main__":
bot.polling(none_stop=True)

Шаг 4: Запуск бота

Замените 'ваш_токен' на токен, который вы получили от @BotFather, сохраните файл и запустите его. Теперь ваш бот активен и готов отвечать на команду /start.

Это всего лишь первый шаг в мир создания Telegram-ботов с использованием Python. Удачи в ваших программистских начинаниях! 🚀🐍

#Python #TelegramBot #CodingAdventures #Telebot #Programming

Почему стоит изучать Python? 🐍

Python - один из самых популярных и востребованных языков программирования, и вот несколько причин, почему стоит его изучать:

Простота и Читаемость 📖:
Python известен своим чистым и читаемым синтаксисом. Код на Python часто выглядит как обычный английский текст, что делает его легким для понимания и освоения даже для новичков.

Широкие Возможности 🌍:
Python используется в самых разных областях: веб-разработка, анализ данных, искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация, создание игр и многое другое. Это универсальный инструмент, который можно применять практически в любой сфере.

Большое Сообщество и Поддержка 🤝:
Огромное сообщество Python-разработчиков всегда готово помочь. В сети доступно множество форумов, блогов, видеокурсов и документации, что делает процесс обучения и решения возникающих вопросов гораздо проще.

Множество Библиотек и Фреймворков 📚:
Python имеет обширную экосистему библиотек и фреймворков. Например, для веб-разработки можно использовать Django или Flask, для анализа данных - Pandas и NumPy, для машинного обучения - TensorFlow и scikit-learn.

Прекрасные Перспективы 💼:
Вакансии для Python-разработчиков очень востребованы и хорошо оплачиваются. Знание Python открывает множество карьерных возможностей в самых разных областях.

Кроссплатформенность 💻:
Python работает на различных платформах, включая Windows, macOS и Linux. Это позволяет писать код на одной платформе и запускать его на другой без значительных изменений.

Изучение Python - это инвестиция в будущее. Независимо от того, хотите ли вы стать разработчиком, ученым-данных или просто автоматизировать задачи, Python поможет вам достичь ваших целей.

Присоединяйтесь к нашему сообществу Python-энтузиастов и начинайте свое путешествие в мир программирования уже сегодня! 🚀

#PythonIsAwesome #LearnPython #Programming #Coding #Python

Поделитесь своим мнением и задавайте вопросы в комментариях! 👇

🚀 Привет, Python-коммьюнити! 🐍

Меня зовут Лурий, и я — страстный Python-разработчик! 💻
Каждый день я погружаюсь в мир чистого кода, магии алгоритмов и бесконечных возможностей этого языка.
А еще… я обожаю экспериментировать с AI-инструментами! 🤖✨

Мой топ-4 помощника в 2024:

ChatGPT 🧠 — идеален для:

Генерации идей 💡

Документирования кода 📄

Решения сложных задач за 5 секунд ⚡️

Claude.ai 🌐 — мой секрет для:

Анализа больших текстов 📚

Оптимизации workflow 🛠

Философских споров о Python vs Rust 🦀 (шутка… или нет?)

Deepseek 🔍 — крут в:

Глубоком поиске паттернов в данных 🎯

Автоматизации рутинных исследований 📊

Предсказании, какой код станет legacy через месяц 😱

Python 🐍 — потому что это:

Чистота синтаксиса = меньше боли, больше кода!

AI/ML, Web, Automation — он везде! 🌍

Сообщество, где каждый — друг (и немножко маньяк-перфекционист) 👾

🔥 Мой девиз:
«Пишу код так, будто от этого зависит жизнь… Потому что иногда так и есть!» 🚨

💬 А вы какие инструменты используете?
Давайте обсудим в комментах! 👇 Или просто кидайте 🐍, если тоже живете на Python.

P.S. Хотите пример кода, лайфхаки или AI-фишки? Пишите — сделаю пост! 🚀

#python #ai #coding #automation #developers