Для визуализации непрерывных данных, их систематизации по группам и вычисления групповых значений полезны методы разбиения на категории имеющиеся в библиотеках Pandas, NumPy и Matplotlib. Так, допустим мы работаем с таблицей df следующего вида: С помощью функции pandas.cut имеется возможность распределить множество значений площадей квартир по полуинтервалам, границы которых заданы в соответствии с элементами из заданного списка. При этом каждой площади будет соответствовать полуинтервал значений, в который она попадает...

Данные операции решают проблемы перемещения файлов большого размера на удаленный сервер и обратно. Быстро разберемся с ними и автоматизируем процесс, чтобы избежать лишних расходов драгоценного времени. Для последующих манипуляций будем использовать модуль zipfile. Создание архива Для этого потребуется создать экземпляр класса ZipFile и вызвать его метод write с указанием пути к файлу, который помещается в архив. Напишем простой блок кода, который архивирует заданную папку: Получение информации об архиве Опять же сначала потребуется создать экземпляр класса ZipFile...