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...
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...
Интеграция SQLite и Pandas
В прошлый раз мы разбирали на практическом примере, как работать с SQLite в Python. Помимо прочего, встроенная СУБД также просто интегрируется с библиотекой Pandas, которая применяется для...
SQL и Pandas
Мы уже рассказывали, как извлекать столбцы и строки главного объекта pandas – DataFrame, а также рассматривали, как строить графики. Сегодня будем получать заданные через условия...
NumPy vs Pandas: в чем разница между двумя библиотеками Python
В этой статье мы проанализируем разницу между NumPy и Pandas – 2-мя популярными Python-библиотеками, которые часто используются в Data Science и Machine Learning: разберем их...
5 графиков для Data Science, которые можно построить в Pandas 3 способами
В прошлой статье мы рассказали о том, как важно визуализировать данные в Data Science и Machine Learning. Также мы научились строить такие графики, как линейный,...