Data Science развивается очень быстро, поэтому появляются все больше и больше библиотек Python. Одну задачу можно выполнить с помощью более чем одной библиотеки и более чем одним способом. Среди всего…
Рубрика: Анализ данных
Интерактивные и информативные диаграммы в Pygal
Даже статические графики помогают Data Sciеntist’y лучше разобраться с данными для анализа, а интерактивные графики полезней вдвойне. Сегодня мы расскажем о Python-библиотеке с простейшим интерфейсом – Pygal. Читайте далее: построение…
Чтение таблиц Excel в Pandas
Хотя многие Data Scientist’ы больше привыкли работать с CSV-файлами, на практике очень часто приходится сталкиваться с обычными Excel-таблицами. Поэтому сегодня мы расскажем, как читать Excel-файлы в Pandas, а также рассмотрим…
5 библиотек Python для работы с картами
Работа со странами или регионами часто встречается в реальных Data Science проектах, поэтому на практике часто приходится сталкиваться с географическими координатами и картами. Читайте в нашей статье о 5 популярных…
Читаем таблицы веб-сайтов с помощью Pandas
Данные для Data Science проектов можно получать ото всюду, в том числе и с веб-сайтов, например, страниц Википедии. Сегодня мы расскажем, как извлечь все таблицы из веб-страницы с помощью функции…
Как ускорить обработку данных в Pandas в 600 раз
Pandas — полезный инструмент Data Science, но некоторые его методы для обработки данных требуют слишком много времени. Поэтому сегодня мы расскажем, как ускорить Pandas в сотни раз с помощью всего…