Seaborn - библиотека для создания статистических графиков на Python. Она основывается на matplotlib и тесно взаимодействует pandas
6 месяцев назад
Анализ данных с помощью pandas. Часть 5: ищем самый снежный месяц
Мы уже видели, что pandas хорошо умеет обращаться с датами. Но он также хорошо умеет работать со строками! Возьмём наши данные из предыдущей части. In [1]: %matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
pd.options.display.max_rows = 7
plt.style.use('ggplot')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 3)
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' In [2]: weather_2012 = pd.read_csv('data/weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time')
weather_2012[:5]...
Максимальная производительность Pandas Python
В этой статье мы докажем, что использование nuclio и Rapids, бесплатной open-source платформы для ускорения обработки данных от NVIDIA, может значительно увеличить производительность Python.
