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...

В Python список (list) является структурой данных, которая позволяет хранить упорядоченный набор элементов любого типа. Списки могут содержать элементы разных типов, таких как числа, строки, логические значения и другие списки. Допустим, вы хотите записать список задач, которые вам нужно выполнить в течение дня. Без использования списков вы можете завести отдельные переменные для каждой задачи: task1 = "Приготовить завтрак" task2 = "Помыть посуду" task3 = "Сходить в магазин" Однако, если у вас много задач, то такой подход может стать неудобным и сложным для поддержки...