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.

Ручное создание нового файла конфигурации для каждого нового эксперимента - утомительный процесс. Особенно, если вы хотите быстро развернуть огромное количество заданий в кластере Kubernetes, автоматическая настройка является обязательной. С помощью python легко создать простой сценарий планирования, который считывает конфигурацию эксперимента, такую как размер пакета, записывает ее в файл YAML и создает новое задание. В этом посте мы обсудим, как это сделать. Самое лучшее - это то, что мы не требуем никаких дополнительных пакетов!

Связанный репозиторий GitHub: https://github.com/ssghost/JITS_tests

Amazon Simple Storage Service (S3) предоставляет пользователям дешевую, безопасную и простую в управлении инфраструктуру хранения данных. Возможно перемещать файлы в сегменты S3 и из них с помощью самой консоли AWS, но AWS также предлагает возможность упростить эти операции с помощью кода.

Отслеживание тенденций также заслуживает тщательного изучения, поскольку многие известные индикаторы довольно хорошо справляются с отслеживанием тенденций. Известно, что стратегии следования тренду имеют некоторые структурные лаги из-за подтверждения нового тренда. Они больше касаются времени на рынке, чем выбора времени для рынка. В этой статье представлен и закодирован очень известный индикатор - Aroon oscillator.

Графические данные есть везде. Исследование графов находится в зачаточном состоянии, и инструменты для моделирования графических данных только начинают появляться. Это делает его идеальным временем для того, чтобы включиться в работу, если вы специалист по обработке данных, стремящийся выделиться. К сожалению, быть на переднем крае может быть трудно из-за отсутствия руководств и поддержки. Данное руководство надеется значительно уменьшить эту болевую точку.

Написать код достаточно сложно, но обеспечить его хороший формат и легкость чтения может быть еще более сложной задачей.

В программировании на Python мы часто работаем с функциями, которые создаем, чтобы сделать код более пригодным для повторного использования и более понятным.