Pandas для начинающих

На сегодняшний день, пакет Pandas – самый важный инструмент во всем, что касается анализа данных. И если вы думаете о карьере в области Data Science, то крайне важно уметь работать с этим пакетом.

В этой статье мы рассмотрим наиболее важную информацию о Pandas и научимся использовать основные его функции для работы с данными.

Читать 8 минут

#статья

А что предпочитаете вы?

Что будет выведено на экран?

Выберите правильный ответ 👇

#question

Что будет выведено на экран? 

Выберите правильный ответ 👇 

#question

Что будет выведено на экран? 

Выберите правильный ответ 👇 

#question

Частичное применение

Сегодня поговорим об одном интересном концепте из области функционального программирования. Использовать будем функцию partial из стандартной библиотеки functools.

Предоставление функции меньшего количества аргументов, чем она ожидает, называется частичным применением функций.

Другими словами, это такая функция, которая принимает другую функцию с несколькими параметрами и возвращает функцию, но уже с меньшим количеством параметров.

#functools

Именование среза с использованием функции slice

Работа с множеством значений, которые заданы индексами, может быстро обернуться беспорядком – как в плане поддержки, так и в плане читабельности кода.

Один из вариантов улучшения ситуации заключается в использовании констант для значений, задаваемых индексами. Но есть и более удачный способ написания качественного кода, как показано на картинке..

#трюки

Ускоряем код с помощью векторизации

Одним из приемов для ускорения работы циклов является векторизация вычислений, т. е. использование функций, которые поддерживают операции над векторами.

Вообще лучший способ ускорить любой цикл – это отказаться от него. В примере выше для работы с функцией my_func мы могли бы вызвать ее в цикле для каждого элемента списка, но гораздо проще использовать vectorize.

По сути, vectorize преобразует функцию таким образом, что она начинает принимать весь вектор целиком, а не отдельный его элемент. Надо помнить, что такой подход не всегда приводит к значительному ускорению.

#vectorize #numpy

Что будет выведено на экран? 

Выберите правильный ответ 👇 

#question

Explicit Conversion Flag

Флаг явного преобразования используется для преобразования значения поля format перед его непосредственным форматированием.

Это поле можно использовать для переопределения поведения format для какого либо конкретного типа и форматирования значения. В настоящее время распространены два явных флага преобразования:

!r – преобразует значение в строку, используя функцию repr()
!s – преобразует значение в строку, используя функцию str()

В примере, в случае с флагом !r строка 'Hello' будет напечатана с кавычками в поле шириной не менее 20 символов, а в случае с флагом !s – без кавычек (в более удобном для чтения виде).

#repr #str #format

Вычисляем размер объектов в памяти

Чтобы вычислить размер какого-либо объекта, можно воспользоваться функцией sys.getsizeof(object[, default]). Поскольку Python написан в полном соответствии с парадигмой ООП, таким объектом может быть все что угодно.

Однако, следует помнить, что хотя все built-in (встроенные) объекты и вернут правильный размер, в общем случае это не должно быть верно для каких-либо пользовательских объектов.

Аргумент default позволяет определить значение, которое будет возвращено, если тип объекта не предоставляет средства для извлечения размера и вызовет TypeError .

Функция getsizeof вызывает метод __sizeof__ объекта и добавляет дополнительные служебные данные сборщика мусора, если конечно объект управляется сборщиком мусора.

#sys #sizeof #oop

Прочитать произвольную строку из файла

Предположим, вы решили разработать чат-бота. В нем конечно же будет с десяток самых крутых и полезных функций, может быть даже в нем будет модные нынче нейросети.

И конечно же не обошлось без приветствия, вы специально заготовили несколько различных вариантов в файле text.txt:

Приветствую!
Здравствуйте!
Ку, здарова.
Добрый день!
Привет!

Чтобы вывести это на экран, может помочь функция getline из модуля linecache. В чем главное отличие этой функции от обычного метода чтения из файла? Функция getline кеширует все строчки файла в списке, так что следующие вызовы get_answer отработают моментально.

#linecache #file

Not a Number

В модуле math есть особый объект, который называется NaN (Not a Number).

Эти объекты NaN не уникальны, и даже не равны самим себе, так что вы можете иметь несколько подобных объектов, взятых из нескольких разных источников.

Например можно создать подобный объект, просто передав строку 'nan' во float. Кстати говоря, это значит что вы можете использовать NaN в качестве ключа в словаре (хотя мы и не советуем это делать).

#nan #tips

Градиентный спуск: просто о сложном

Одним из самых часто используемых алгоритмов в машинном обучении является градиентный спуск, он применяется практически в каждой модели обучения.

Здесь вы изучите все, что вы хотели узнать о градиентном спуске, но боялись спросить.

Читать 7 минут

#статья