В этой статье представлены 5 способ сортировки данных с помощью библиотеки Pandas. Большие активы данных часто бывают запутаны, особенно когда вам приходится извлекать их с веб-сайтов, серверов или других источников данных. Приложения на основе пользовательского интерфейса, такие как MS Excel, хороши для работы с простыми наборами данных, но могут возникнуть проблемы, когда объем данных становится больше. Это хорошая причина для перехода на Python для выполнения более сложных операций с данными...

В ходе обработки массивов данных зачастую приходится преобразовывать датафреймы в иные объекты для совместимости с другими модулями. Рассмотрим основные структуры на примере следующей таблицы: import pandas as pd df = pd.DataFrame([['id1', 'key_new1','key_old1'], ['id2','key_new2','key_old2'], ['id3', 'key_new3','key_old3'], ['id4','key_new4','key_old4']], columns=['id', 'new', 'old']) df NumPy массив Хоть многие модули и поддерживают Pandas, стандартом де-факто...