В первой части мы рассказывали о том, как работает механизм Copy-on-Write. Там указывались области, в которых копии внедряются в рабочий процесс. Во второй части сосредоточимся на оптимизациях, которые позволят избежать замедления среднестатистического рабочего процесса.

https://nsprg.ru/m6R7Ym

VK: https://nsprg.ru/my0GaO

Дзен: https://nsprg.ru/x9kg7O

@nuancesprog #Pandas

Внедрение процесса Copy-on-Write (CoW) является серьезным изменением, которое способно оказать определенное влияние на код pandas. В этой части мы изучим способы адаптации кода, чтобы избежать ошибок при включенном по умолчанию CoW.

https://nsprg.ru/vdDAlv

VK: https://nsprg.ru/O73qbO

Дзен: https://nsprg.ru/ma4qpO

@nuancesprog #Pandas

Познакомьтесь с 6 функциями, лежащими в основе любого эксплораторного анализа данных. Они позволят сделать первый шаг в исследовании данных в Pandas.

https://nsprg.ru/mrG79x

VK: https://nsprg.ru/x1eqdx

Дзен: https://nsprg.ru/O4lpoO

@nuancesprog #Pandas #DataScience

Просто и по существу: познакомимся с модулем sqlite3, рассмотрим основные операции с базой данных SQLite и принцип ее взаимодействия с pandas.

https://nsprg.ru/OobkKv

VK: https://nsprg.ru/vd05Gv

Дзен: https://nsprg.ru/ObZepO

@nuancesprog #SQLite #Pandas #Python

Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

https://nsprg.ru/xPGArm

VK: https://nsprg.ru/v8p4zv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy