Реальный Python
@python_real
3.84K subscribers
824 photos
10 videos
7 files
873 links
Все о пайтон, новости, подборки на русском и английском. По всем вопросам @evgenycarter
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Реальный Python
3.84K subscribers
Реальный Python
📊 Группировка данных в Polars с помощью `groupby`

Polars — это высокопроизводительная библиотека для анализа данных на Python. Она особенно хороша при работе с большими объемами данных, благодаря своей колонко-ориентированной архитектуре и использованию Rust под капотом.

Одним из ключевых инструментов для агрегации и анализа данных является метод .groupby().

Основы .groupby()

Пример базовой группировки:


import polars as pl

df = pl.DataFrame({
    "city": ["London", "London", "Oslo", "Oslo", "Berlin", "Berlin"],
    "year": [2020, 2021, 2020, 2021, 2020, 2021],
    "value": [100, 150, 200, 220, 50, 80],
})

result = df.groupby("city").agg([
    pl.col("value").mean().alias("average_value")
])
print(result)


Группировка по нескольким колонкам

Можно сгруппировать по нескольким признакам:


df.groupby(["city", "year"]).agg([
    pl.col("value").sum().alias("total_value")
])


Использование выражений

Polars поддерживает ленивое выполнение (lazy evaluation) и мощную систему выражений:


df.groupby("city").agg([
    (pl.col("value") * 2).mean().alias("double_avg")
])


Методы .groupby() в ленивом API

Для работы с большими данными предпочтительно использовать ленивый режим:


df_lazy = df.lazy()
result = df_lazy.groupby("city").agg([
    pl.col("value").sum().alias("total")
])


Для запуска вычислений используется .collect():


result.collect()


Применение .groupby_dynamic() и .groupby_rolling()

Эти методы полезны при работе с временными рядами:

* groupby_dynamic: для агрегирования по фиксированным временным интервалам (например, по дням, неделям).
* groupby_rolling: для скользящего окна (например, скользящее среднее за 7 дней).

Пример:


df = pl.DataFrame({
    "timestamp": pl.date_range(low=datetime(2022,1,1), high=datetime(2022,1,10), interval="1d"),
    "value": range(10)
})

df.groupby_rolling(index_column="timestamp", period="3d").agg([
    pl.col("value").mean().alias("rolling_avg")
])


https://realpython.com/polars-groupby/

#python

👉 @python_real
👍3
924 views
Реальный Python
Вложенные циклы в Python

Вложенные циклы позволяют размещать один цикл внутри другого и тем самым выполнять повторяющиеся действия над несколькими последовательностями. Понимание этой концепции помогает писать более эффективный код, управлять сложными структурами данных и избегать проблем с читабельностью и производительностью.

Начало работы с вложенными циклами

В Python есть два основных типа циклов — for и while.

* for -цикл проходит по элементам последовательности (списка, диапазона и т. д.), когда количество итераций известно заранее.
* while -цикл выполняется, пока истинно заданное условие, и полезен, когда число итераций заранее не определено.

Вложенный цикл создаётся размещением одного цикла внутри другого:


for outer_variable in outer_iterable:
    for inner_variable in inner_iterable:
        <body>


Для каждой итерации внешнего цикла внутренний выполняется полностью.

Аналогия: часовая и минутная стрелки часов. Часовая проходит круг за 12 часов, минутная — за 1 час, но работают они совместно.


for hour in range(24):
    for minute in range(60):
        print(f"{hour:02d}:{minute:02d}")


Практические примеры

Печать шаблонов


height = 6
sail_patterns = "*#-x+o"
for row in range(height):
    pattern = ""
    spacing = " " * (height - row)
    for symbol in sail_patterns:
        pattern += symbol * row + spacing
    print(pattern)


Таблица умножения


for multiplicant in range(1, 11):
    for multiplier in range(1, 4):
        expression = f"{multiplicant:>2d} × {multiplier}"
        product = multiplicant * multiplier
        print(f"{expression} = {product:>2d}", end="\t")
    print()


Суммирование элементов во вложенных списках


resource_donators = [
    [8, 6, 3],
    [9, 2, 7],
    [4, 1, 5]
]
total_resources = 0
for planet in resource_donators:
    for resource in planet:
        total_resources += resource
print(total_resources)  # 45


Парные комбинации без самих себя


players = ["Bonnie", "Mike", "Raj", "Adah"]
for player1 in players:
    for player2 in players:
        if player1 != player2:
            print(f"{player1} vs {player2}")


Вложенный while


while True:
    word = input("Введите слово (exit — для выхода): ")
    if word == "exit":
        break
    for letter in word:
        print(letter)


Частые проблемы вложенных циклов

* Область видимости переменных. Не используйте одинаковые имена во внешнем и внутреннем циклах.
* Читаемость. Глубокая вложенность усложняет понимание кода.
* Производительность. Каждый дополнительный уровень увеличивает временную сложность (часто до O(n²) и выше).

Оптимизация

* break и continue позволяют досрочно завершать цикл или пропускать ненужные итерации.
* List Comprehension делает выражения компактнее, хотя не всегда улучшает производительность.


# Поиск "bacon" с break
for layer in blt_sandwich:
    for ingredient in layer:
        if ingredient == target:
            print("Found bacon!")
            break
    if target in layer:
        break


Вывод

Вложенные циклы — мощный инструмент для работы с многомерными данными и повторяющимися задачами. Однако злоупотребление ими ухудшает читаемость и скорость. Используйте их осознанно, оптимизируйте при помощи break, continue и list comprehension, и никогда не забывайте о сложности алгоритма.

https://realpython.com/nested-loops-python/

#python

👉 @python_real
👍4❤2
1.14K views