Анализ данных

Привет, друзья! Сегодня мы рассмотрим три основные библиотеки для анализа данных в Python: Pandas, NumPy и Matplotlib. Эти инструменты помогут вам эффективно работать с данными и визуализировать их. Давайте начнем! 🚀 Pandas — это библиотека для работы с таблицами и временными рядами. Она предоставляет мощные структуры данных: DataFrame и Series. Пример использования: Когда использовать: NumPy — библиотека для численных вычислений с поддержкой многомерных массивов и матриц. Пример использования: Когда использовать: Matplotlib — библиотека для визуализации данных...

Введение Привет, друзья! Сегодня мы погрузимся в мир регулярных выражений (regex) — мощного инструмента для работы с текстом. Регулярные выражения позволяют искать, извлекать и изменять текстовые данные с высокой точностью и эффективностью. В этой статье мы рассмотрим основы регулярных выражений и примеры их использования для обработки текстов. Готовы? Тогда начнем! 📚🔍 Что такое Регулярные Выражения? Регулярные выражения (regex) — это шаблоны, используемые для сопоставления строк в тексте. Они...

Привет, друзья! Сегодня мы поговорим о мощном инструменте для параллельного и распределенного вычисления на Python — Dask. В современных данных и вычислениях важно уметь обрабатывать большие объемы информации быстро и эффективно. Dask позволяет легко масштабировать ваш код от многопоточных приложений на одном компьютере до распределенных кластеров. Давайте погрузимся в этот удивительный мир и научимся использовать Dask для обработки больших данных! 🚀 Что такое Dask? Dask — это библиотека для параллельных...