Python Pandas является одним из самых популярных инструментов в арсенале исследователя данных. Специалисты по исследованию данных используют Pandas для изучения, очистки и понимания наборов данных.
Pandas is a popular open source library used for data analysis. It’s written in Python, and it has a most ambitious mission. Per its own description in GitHub, Pandas “aims to be the fundamental high-level building block for doing practical, real world data analysis in Python. Additionally, it has the broader goal of becoming the most powerful and flexible open source data analysis/manipulation tool available in any language.”
Библиотека Pandas в Python является популярной библиотекой для очистки, манипулирования и интерпретации больших объемов данных. В одной из предыдущих статей мы рассмотрели основополагающую структуру Pandas - DataFrame. Если вы не знакомы с фреймами данных Pandas, посмотрите эту статью, чтобы понять основы.
Как разработчики и клиенты могут извлечь выгоду из того, что данные находятся в файловом формате, когда существует множество других вариантов? Почему бы не использовать простую HTML-страницу с AJAX-запросами и таблицами для отображения данных? В этой статье я покажу вам, почему использование языка Python для создания файлов является продуктивным способом их создания и наполнения данными.
Вебскраппинг - это один из инструментов, имеющихся в распоряжении разработчика при сборе данных из Интернета. Хотя использование данных через API стало обычным делом, большинство сайтов в Интернете не имеют API для предоставления данных потребителям.
Веб-скрепинг - это один из инструментов, используемых разработчиками для сбора и анализа информации из Интернета.
"Data scientist" - одна из самых горячих вакансий в технологиях, а Python - лингва-франка науки о данных. Благодаря легкому в освоении синтаксису, открытой экосистеме и сильному сообществу Python стал одним из самых быстроразвивающихся языков в последние годы.
Итак, что такое Pandas — практически говоря? Короче говоря, это основная библиотека анализа данных для Python. Для ученых, студентов и профессиональных разработчиков Pandas представляет собой главную причину любого обучения или взаимодействия с Python, в отличие от языка, ориентированного на статистику, такого как R, или проприетарного академического пакета, такого как SPSS или Matlab.
Большая часть преимуществ, которые мы получаем от использования компьютеров, заключается в программировании их для выполнения одной и той же задачи несколько раз подряд, что требует повторения одного и того же блока кода снова и снова. Именно здесь циклы for each полезны в Python или любом другом языке объектно-ориентированного программирования (ООП). Мы будем использовать цикл for и цикл for each как взаимозаменяемые, так как цикл for в Python всегда связан с некоторым набором элементов, на которые ссылается каждый, и полезно подумать об элементах, с которыми нужно работать. Официально в документации Python цикл for называется «инструкцией for».
Исполнитель Python ThreadPoolExecutor позволяет создавать и управлять пулами потоков в Python. Хотя ThreadPoolExecutor был доступен начиная с Python 3.2, он не получил широкого распространения, возможно, из-за непонимания возможностей и ограничений Threads в Python. В этом руководстве подробно и всесторонне рассматривается ThreadPoolExecutor в Python, включая принцип его работы, способы использования, общие вопросы и лучшие практики.
Декораторы - довольно полезная функция Python. Однако может показаться, что любые ресурсы или знания, окружающие их, делают всю концепцию непостижимой. Но на самом деле декораторы довольно просты. Читайте дальше, и мы покажем вам, почему.
Списки легко распознать в Python. Всякий раз, когда мы видим скобки '[]', мы знаем, что речь идет о списках. Объявлять списки в Python очень просто.
REGEX - это модуль, используемый для сопоставления регулярных выражений в языке программирования Python. На самом деле, REGEX - это сокращение от регулярных выражений, которые обозначают шаблон символов, используемых в строке. Это понятие может применяться к простым словам, телефонным номерам, адресам электронной почты или любым другим шаблонам.
Второй после списка в Python, словарь или "dict" - это место в памяти для хранения серии значений - также называемое коллекцией. Особенностью словаря является то, что ссылки на значения делаются не по порядку с использованием числового индекса. Скорее, в словаре, на значения ссылаются с помощью определяемого пользователем ключа , так же как слова в физическом словаре являются "ключами", связанными с "значением" их смысла. Этот ключ обычно представляет собой строку, но может быть любым типом данных.
Форматирование строк является надежной и мощной частью инструментария любого программиста на Python - почти каждая часть производственного программного обеспечения так или иначе использует его преимущества. Однако средства форматирования строк сильно изменились за время существования Python. От форматирования %, метода format() до форматированных строковых литералов - возможности форматирования строк не ограничены.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой используются статистические методы, чтобы дать компьютерным системам возможность «обучаться» (например, постепенно повышать производительность при выполнении конкретной задачи) на основе данных без явного программирования. Подумайте, насколько эффективно (или нет) Gmail обнаруживает спам или насколько хорошим стал синтез речи с появлением Siri, Alexa и Google Home.
Python — очень универсальный язык программирования высокого уровня. Он имеет обширную стандартную библиотеку, поддержку нескольких парадигм программирования и большую внутреннюю прозрачность. При желании вы можете заглянуть в нижние уровни Python и изменить их — и даже изменить среду выполнения «на лету» по мере выполнения программы.
Python — самый быстрорастущий язык программирования. Это неудивительно, учитывая, что он прост, удобен в использовании, бесплатен и применим для многих вычислительных задач. В частности, специалисты по данным оценили эффективный синтаксис Python, его обучаемость и простоту интеграции с другими языками, такими как C и C++.
Веб-скрапинг — это метод, используемый для извлечения большого количества данных с веб-сайтов и форматирования их для использования в различных приложениях. Веб-скрапинг позволяет нам автоматически извлекать данные и представлять их в пригодной для использования конфигурации или обрабатывать и хранить данные в другом месте. Собранные данные также могут быть частью конвейера, где они рассматриваются как входные данные для других программ.
Пока я проводил выходные за одним из моих любимых занятий, написанием кода на Python, я нашел способ сгенерировать 3D QR-код моего пароля WIFI. В процессе у меня было несколько интересных прозрений, в основном то, что интерфейсы командной строки (CLI) и веб-приложения имеют некоторые поразительные общие черты.