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...

Вступительная теория Функции split() и join() являются одними из наиболее часто используемых функций для работы со строками в Python. Функция split() позволяет разделить строку на подстроки, используя заданный разделитель. Это может быть очень полезно при работе с данными, которые хранятся в формате CSV, JSON, XML и т.д. Мы можем использовать функцию split() для разделения данных на столбцы и дальнейшей обработки их в Python. Функция join() позволяет объединить список строк в одну строку, используя заданный разделитель...