ar
Feedback
Docs-Python.ru

Docs-Python.ru

الذهاب إلى القناة على Telegram

Обновления сайта Docs-Python.ru

إظهار المزيد
948
المشتركون
-324 ساعات
-57 أيام
-830 أيام
أرشيف المشاركات
🆕🔥Новый материал. 👉 Функция concat() библиотеки pandas в Python. 📝 Функция pandas.concat() объединяет объекты pandas вдоль определенной оси. Позволяет опционально задавать логику по другим осям. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/funktsiia-concat/

🔁⚡Изменение информации. 👉 Методы .apply() и map() объектов DataFrame/Series в pandas 📝 Метод DataFrame.apply() применяет функцию к целой строке или столбцу. Метод DataFrame.map() применяет функцию ко всем значениям DataFrame поэлементно. Метод Series.apply() вызывает функцию для элементов Series, а метод Series.map() чем-то похож на него. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод DataFrame.merge() в pandas, слияние в стиле БД 📝 Метод DataFrame.merge() модуля pandas выполняет объединение DataFrame или именованные объекты Series с помощью соединения в стиле базы данных. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-merge/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод DataFrame.join() в pandas, объединение DataFrame 📝 Функция DataFrame.join() модуля pandas эффективно объединяет столбцы с другим DataFrame либо по индексу, либо по ключевому столбцу. Поддерживает объединение по индексу, одновременно с несколькими объектами DataFrame/Series. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-join/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод aggregate() объектов Series/DataFrame в pandas 📝 Метод DataFrame.aggregate() (DataFrame.agg()) модуля pandas применяет одну или несколько групповых операций (агрегирующих функций) к данным DataFrame по указанной оси axis. Метод Series.aggregate() (Series.agg()) делает тоже самое, только не использует оси. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/aggregate-series-dataframe/

🆕🔥Новый материал. 👉 Сравнение pandas с SQL 📝 Многие пользователи pandas имеют некоторое представление о SQL, этот материал рассказывает о том, как различные операции SQL могут быть выполнены при помощи библиотеки pandas. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/sravnenie-pandas-sql/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .groupby() объектов DataFrame/Series в pandas. 📝 Операция groupby включает в себя некоторую комбинацию разбиения объекта, применения функции и объединения результатов. Метод можно использовать для группировки больших объемов данных и вычислительных операций в полученных группах. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-dataframe-groupby/

🆕🔥Новый материал. 👉 Логическая индексация в pandas. 📝 Как работает фильтрация логическими значениями (логическая индексация) в pandas? Материал объясняет на простом примере принцип работы логической индексации в pandas для отбора и фильтрации данных. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/logicheskaia-indeksatsiia/

🆕🔥Новый материал. 👉 Методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame 📝 Материал рассматривает методы .nsmallest() и .nlargest() объектов Series/DataFrame, которые показывают первые n строк с наименьшими/наибольшими значениями в порядке возрастания/убывания соответственно. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-nsmallest-nlargest/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame 📝 Материал рассматривает как сортировать Series/DataFrame по значениям или по индексу (по возрастанию или убыванию) в модуле pandas, а именно методы сортировки .sort_values() и .sort_index() объектов Series/DataFrame. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-sort-values-sort-index/

🆕🔥Новый материал. 👉 Методы .mask() и .where() объектов Series/DataFrame модуля pandas 📝 Методы .mask() и .where() являются применением идиомы if/then. Метод .mask() заменяет значения Series/DataFrame, в которых условие равно True. Метод .where() является обратной логической операцией, т.е. заменяет значения в которых условие равно False. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metody-mask-where/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .value_counts() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python. 📝 Метод .value_counts() возвращает Series, содержащий частоту (количество повторов/дубликатов) каждой отдельной строки или выбранных столбцов/столбца в DataFrame/Series. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/value-counts-dataframe-series/

🆕🔥Новый материал. 👉 Методы .duplicated() и .drop_duplicates() модуля pandas в Python. 📝 Материал рассматривает методы работы с повторяющимися строками или значениями столбцов в DataFrame. В частности рассматриваются методы .duplicates() и .drop_duplicates() объектов DataFrame/Series модуля pandas в Python. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/duplicates-drop-duplicates/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод DataFrame.assign() модуля pandas в Python. 📝 Метод DataFrame.assign() модуля pandas создает новые столбцы в исходном DataFrame. Возвращает новый объект со всеми исходными столбцами в дополнение к новым. Если новый столбец имеет одинаковое имя/название с существующим в исходном DataFrame, то существующие столбцы будут перезаписаны. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-assign/

🆕🔥Новый материал. 👉 Свойства .loc[], .iloc[] объектов Series/DataFrame в pandas. 📝 Свойство .loc] и .iloc[] является основным методом доступа к данным pandas.DataFrame и pandas.Series. Свойство .loc[] отличается от .iloc[] тем, что первый работает по индексным меткам строки и/или столбца, а второй по позиции строки и/или столбца, которая начинается с 0. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/loc-iloc-series-dataframe/

🆕🔥Новый материал. 👉 Работа c None и NaN в pandas DataFrame/Series. 📝 В материале рассмотрены методы объектов DataFrame и Series, которые позволяют искать/удалять/заменять недостающие (пустые) данные (также называемые NA) в pandas. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/rabota-none-nan/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .isin() объектов DataFrame и Series модуля pandas 📝 Метод DataFrame.isin() проверяет наличие каждого элемента DataFrame в значениях, передаваемых в values, при этом values может быть последовательностью, Series, DataFrame или словарем. Метод Series.isin() проверяет содержатся ли элементы в Series в последовательности values. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-isin-series-isin/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .between_time() объектов DataFrame и Series модуля pandas 📝 Метод .between_time() выбирает значения между определенным временем суток (например, 9:00-9:30). Установив start_time на более позднее время, чем end_time, можно получить время, которое НЕ НАХОДИТСЯ между двумя временами. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-between-time-series-between-time/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод Series.between() модуля pandas в Python. 📝 Метод Series.between() возвращает логический вектор, содержащий значение True, везде, где соответствующий элемент Series находится между граничными значениями слева и справа. Значения NA обрабатываются как False. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/metod-series-between/

🆕🔥Новый материал. 👉 Метод .apply() объектов DataFrame и Series модуля pandas 📝 Метод DataFrame.apply() применяет пользовательскую функцию вдоль оси axis. Метод Series.apply() вызывает пользовательскую функцию func для значений Series. Если func возвращает объект Series, то результатом будет DataFrame. 🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-pandas-analiz-dannykh-python/dataframe-apply-series-apply/