Pandas - одна из самых популярных библиотек Python для исследования и визуализации данных. Pandas предлагает множество API для выполнения задач по обработке данных, но при работе с большими наборами данных это приводит к сбоям или медленным вычислениям.

Как человек, который использует Pandas уже несколько лет, мы заметили, как много людей часто прибегают к почти постоянному использованию функции apply. Хотя это не является проблемой для небольших наборов данных, проблемы с производительностью, вызванные этим, становятся намного более заметными при работе с большими объемами данных. Хотя гибкость apply делает его легким выбором, в этой статье представлены другие функции Pandas в качестве потенциальных альтернатив.

Одним из основных ограничений Pandas является то, что он может быть медленным при работе с большими наборами данных, особенно при выполнении сложных операций. Это может расстроить специалистов по обработке данных и аналитиков, которым в своей работе необходимо обрабатывать и анализировать большие наборы данных.

Есть несколько способов решить эту проблему. Одним из способов является использование параллельной обработки.

Pandas - это популярная библиотека анализа данных на Python. Это, безусловно, обеспечивает вам гибкость и инструменты, необходимые для обработки данных.

Одной из распространенных задач, которые вам часто приходится выполнять с фреймами данных Pandas, является манипулирование датой и временем. В зависимости от того, как значения даты и времени изначально закодированы в наборе данных, вам часто приходится затрачивать значительные усилия на манипулирование ими, чтобы вы могли использовать их для целей анализа данных. В этой статье мы введем вас в тематику даты и время в библиотеке Pandas, также вы узнаете несколько распространенных методов работы с датой и временем в ваших фреймах данных Pandas.

Здесь мы приведем все приемы и советы Pandas и Python, которые вы можете использовать в дальнейшем в своих проектах.

Массив NumPy - это объект Python, который хранит данные в непрерывном буфере C-массива. Превосходная производительность этих массивов обусловлена не только этим компактным представлением, но и способностью массивов совместно использовать «представления» этого буфера среди многих массивов. NumPy часто использует операции с массивами «без копирования», создавая производные массивы без копирования подчиненных буферов данных. Используя все преимущества эффективности NumPy, библиотека DataFrame StaticFrame обеспечивает на порядок лучшую производительность, чем Pandas, для многих распространенных операций.

Если вы работали с реляционными базами данных, вы должны знать SQL joins — у них много вариантов использования, но в в данной статье мы сосредоточимся на очистке данных.

В этой статье мы раскроем тему простого метода однократного кодирования переменных с использованием Pandas

Python имеет встроенные структуры данных для списков, массивов и словарей, но не для древовидных структур данных. В LeetCode вопросы для Trees ограничены Binary Search Trees, и его реализация не имеет большого количества функций.