В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах. Перед вами — перевод, а оригинал вы можете найти в блоге towardsdatascience.com. Фото с сайта Unsplash. Автор: Hitesh Choudhary Получение такого же результата на Python, как и при SQL-запросе Часто при…
В предыдущей статье мы с вами рассмотрели несколько несложных способов ускорить Pandas через jit-компиляцию и использование нескольких ядер с помощью таких инструментов как Numba и Pandarallel. В этот раз мы поговорим о более мощных инструментах, с помощью которых можно не только ускорить pandas, но и кластеризовать его, таким образом позволив обрабатывать большие данные. Часть 1: Numba Multiprocessing Pandarallel Часть 2: Swifter Modin Dask Читать дальше →
Pandas не нуждается в представлении: на сегодняшний день это главный инструмент для анализа данных на Python. Я работаю специалистом по анализу данных, и несмотря на то, что пользуюсь pandas каждый день, не перестаю удивляться разнообразию функционала этой библиотеки. В этой статье я…
Здравствуйте, Хаброжители! Давненько вас не радовали новинками. Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более…