Сообщество аналитиков и инженеров данных, где ты найдёшь множество интересных трюков, лайфхаков и глубоких инсайтов по работе с Pandas в Python. Всё, что нужно, чтобы усвоить мощь библиотек для анализа данных и автоматизировать рутинные задачи.
От автора лучших курсов по Pandas на Stepik:
⭐️ Основы Pandas для начинающих
https://stepik.org/a/120014
⭐️ Практикум по Pandas
https://stepik.org/a/111629
От автора лучших курсов по Pandas на Stepik:
⭐️ Основы Pandas для начинающих
https://stepik.org/a/120014
⭐️ Практикум по Pandas
https://stepik.org/a/111629
🤩78🥰77👍65🔥51🎉50❤41👏40
Например, если вам нужно сразу создать несколько новых колонок, можно сделать это в одной цепочке.Так вы сможете избежать многочисленных присваиваний и сделать код чище и понятнее.
#лайфхак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍143🎉86🤩81❤71🥰68🔥35👏19
df[(df['col1'] == 1) & (df['col2'] == 2)]
можно использовать метод query():
df.query('col1 == 1 & col2 == 2')Так код получается короче и легче читается.
#лайфхак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥83🤩73🥰72👏67❤56🎉42👍38
Так каждый элемент в группе получит среднее значение по своей группе в новом столбце.
Было:
group_col target_col
0 A 10
1 A 20
2 B 30
3 B 40
4 B 50
Станет:
group_col target_col mean_value
0 A 10 15.0
1 A 20 15.0
2 B 30 40.0
3 B 40 40.0
4 B 50 40.0
#лайфхак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰84🎉83🤩67🔥56❤47👍46👏41
df.explode('list_column')Так можно «развернуть» списки в столбце в отдельные строки.
Было:
id list_column
0 1 [10, 20, 30]
1 2 [40, 50]
Станет:
id list_column
0 1 10
0 1 20
0 1 30
1 2 40
1 2 50
#лайфхак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉200🔥98👍96🤩61🥰59❤48👏32