Pandas — это библиотека анализа и обработки данных на Python, которая позволяет пользователю читать и работать с различными типами данных. Для хранения данных и управления ими Pandas использует DataFrames. DataFrames в Pandas — это двумерные изменяемые табличные структуры, содержащие строки и столбцы, очень похожие на электронную таблицу. В этой статье мы сосредоточимся на замене нескольких значений в DataFrame на Pandas, а также на некоторых примерах.

На прошлой неделе я создал приложение Flutter для запуска генератора наборов Julia на сервере Python gRPC. В этом примере проекта обсуждается интеграция Flutter и Python. У меня было предубеждение по поводу того, что Python очень медленный. Удивительно, но, используя Numba и внося несколько изменений (@njit(parallel=True) и prange()) в исходный код Python, я добился прироста производительности примерно в 350 раз, измеряемого в кадрах в секунду (FPS) в пользовательском интерфейсе. Все происходит через gRPC с издержками сериализации/десериализации между процессами Flutter и Python.

Ошибки могут как раздражать, так и расстраивать. Часто эти исключения возникают из-за неправильной реализации или использования.

Программистам крайне важно предвидеть исключения и правильно их обрабатывать. На протяжении этого урока мы рассмотрим наиболее распространенные исключения и воспользуемся практическими примерами, чтобы объяснить основы обработки ошибок.

В этой статье я покажу, как построить API-детектор токсичных комментариев с помощью FastAPI.

Из приведенного ниже изображения видно, что API отреагировал на текст "trash stuff" с ответом "toxic comment" и степенью токсичности комментария.

Если вы когда-нибудь задавались вопросом, как компании понимают мнение клиентов или как платформы социальных сетей оценивают общественное мнение, вы попали по адресу. Анализ настроений — это увлекательная область на стыке науки о данных и обработки естественного языка, а Python — один из самых популярных языков для выполнения этого анализа. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в Python или просто новичком в мире анализа настроений, это руководство создано специально для вас.

Совместное использование Bash и Python для автоматизации задач в системе Linux — мощная комбинация. Bash — это оболочка по умолчанию в большинстве дистрибутивов Linux, а Python — универсальный язык сценариев.

Вот пошаговое руководство о том, как начать использовать их вместе для автоматизации:

Приложения для персональных компьютеров остаются популярным выбором для многих утилит и инструментов. Поскольку Python является одним из наиболее универсальных и широко используемых языков программирования, его сочетание с такой библиотекой графического интерфейса, как PyQt, позволяет создавать надежные приложения. В этом руководстве мы рассмотрим процесс создания простого устанавливаемого приложения для ПК с использованием Python, PyQt и Py2app.

Сортировка Pandas DataFrame заключается в упорядочивании строк на основе значений одного или нескольких столбцов. Сортировка может быть выполнена, когда нам необходимо определить верхние или нижние значения, что может быть полезно для выбора наиболее достойных точек данных. Сортировка также может быть полезна при работе с данными, основанными на времени, когда мы можем сортировать временные метки, что дает нам возможность проанализировать изменения во времени. Кроме того, мы можем получить более эффективные и точные операции, если сортируем данные перед объединением DataFrame. В общем, сортировка имеет множество вариантов использования.

Проверка пустоты DataFrame с помощью Pandas в Python может быть полезна в различных случаях использования, например, перед обработкой или анализом DataFrame. Эта проверка на пустоту DataFrame позволит избежать непредвиденных ошибок. Кроме того, иногда, когда мы перебираем несколько DataFrame, нам нужно обрабатывать пустой DataFrame и непустой DataFrame отдельно, поэтому для этого нам сначала нужно проверить, пуст ли DataFrame или нет, чтобы мы могли их отличить.

Фильтрация DataFrame Pandas включает выбор конкретных строк, которые соответствуют точным условиям. Это особенно полезно для широкого спектра случаев использования Python. В данных временных рядов мы можем фильтровать данные по определенным временным интервалам. Кроме того, для улучшения качества данных мы можем выполнить фильтрацию для удаления строк с отсутствующими данными, что поможет в дальнейшем анализе. Кроме того, когда мы работаем с машинным обучением, нам приходится фильтровать строки на основе определенных функций, что создает подмножества для тестирования.