Python — один из самых популярных и быстрорастущих языков программирования в мире. Он имеет сильную поддержку сообщества, и вы можете найти пакет практически для любой области, такой как разработка программного обеспечения, веб-разработка, анализ данных и т. д.

Парсинг веб-сайтов не должен быть сложным, особенно если вы знаете Python. 

За последние годы использование Pandas выросло в бесчисленное количество раз. Покажу вам, как использовать Pandas максимально быстрым способом. Потому что вы не можете ускорить то, что и так быстро работает.

Данные реального мира беспорядочны. Мы часто получаем данные из нескольких источников с разным форматом именования столбцов, и их стандартизация может быть проблемой. Несмотря на проблему, по-прежнему важно стандартизировать имена столбцов в общем формате на ранней стадии процесса очистки данных, чтобы облегчить последующие задачи. Регулярное выражение обычно используется для очистки запутанных имен столбцов, однако может быть довольно утомительно писать регулярное выражение для покрытия различных запутанных сценариев. В этот момент входит Skimpy.

Итерация по DataFrames pandas определенно не лучшая практика, и вам следует рассматривать это только тогда, когда это абсолютно необходимо, и когда вы исчерпали все другие возможные варианты, которые, вероятно, будут более элегантными и эффективными.

Сегодня существует так много платформ социальных сетей, где вы найдете так много создателей контента в самых разных областях. Как потребитель социальных сетей, количество подписчиков, которые у вас есть, может не представлять для вас интереса, но как создателю контента или как бизнесмену количество подписчиков, которые у вас есть, важно для вашего контента для охвата большей аудитории. Таким образом, задача прогнозирования подписчиков в социальных сетях очень важна для каждого создателя контента и каждого бизнеса, который полагается на социальные сети. Так что, если вы хотите узнать, как предсказать количество подписчиков в социальных сетях на следующий месяц, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам о задаче прогнозирования подписчиков в социальных сетях с помощью машинного обучения с использованием Python.

Представьте себе: вы находитесь в процессе сбора источников данных для создания нового отчета и понимаете, что некоторые наборы данных все еще обновляются вручную вашими заинтересованными сторонами и хранятся в таблицах Google… звучит знакомо?

В этом случае у вас есть два варианта: либо вы запустите ускоренный курс, чтобы научить своих менее технических коллег работе с SQL и хранилищами данных, либо вы сами автоматизируете процесс с помощью Python.

В этом руководстве вы узнаете, как извлекать наборы данных из электронной таблицы Google с помощью Python, подключившись к API Google Диска, а затем сохранить их в таблице базы данных с помощью пакета SQLAlchemy.

Каждую точку на Земле можно определить по ее координатам, т.е. по широте и долготе. Большая часть адресов, которые мы получаем из реального мира, находится в текстовой форме, из-за чего трудно получить доступ к идеальному местоположению данного адреса на карте.

Геокодирование - это метод, при котором мы представляем строку адресов в соответствующие значения широты и долготы, что позволяет удобно находить и наносить данный адрес на карту.

Geopandas расширяет свои функциональные возможности для геокодирования с помощью GeoPy, который является дополнительной зависимостью Geopandas.

В этой статье мы будем использовать Geopandas для получения координат заданных адресов в текстовой форме.

Позвольте мне дать вам настолько мощный инструмент, что он изменит способ, которым вы начинаете анализировать свои наборы данных - профилирование Pandas. Больше не нужно искать способы описать свой набор данных с помощью функций max() и min().

В этом руководстве мы узнаем, как нормализовать данные в Python. При нормализации меняем масштаб данных. Чаще всего масштабирование данных изменяется в диапазоне от 0 до 1.