В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Python для анализа данных

2082 membersпожаловаться на группу
2019 October 23

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Всем привет! У меня в группе в FB развернулся интересный диалог об использовании различных средств визуализации.

Используете ли вы в ходе анализа данных инструменты построения интерактивных диаграмм в web'е (например, amcharts или d3js)?
Анонимный опрос
23%
Да, использую
77%
Нет, не использую
Проголосовало: 43
источник
15:02пожаловаться#1

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Привет, скажите, пж, есть в серрии инты в строковом типе данных, наны, и другие строки.
Как мне преобразовать все в тип инт,
если это реально строка, то в ноль превратить в ноль, если это инт в типе данных строка, то превратить в тип инт.
источник
15:05пожаловаться#2

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Владислав Литвинюк
Привет, скажите, пж, есть в серрии инты в строковом типе данных, наны, и другие строки.
Как мне преобразовать все в тип инт,
если это реально строка, то в ноль превратить в ноль, если это инт в типе данных строка, то превратить в тип инт.
А на nan в ноль преобразовать или оставить?
источник
15:15пожаловаться#3

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Алексей Макаров
А на nan в ноль преобразовать или оставить?
преобразовать
источник
15:15пожаловаться#4

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Владислав Литвинюк
Привет, скажите, пж, есть в серрии инты в строковом типе данных, наны, и другие строки.
Как мне преобразовать все в тип инт,
если это реально строка, то в ноль превратить в ноль, если это инт в типе данных строка, то превратить в тип инт.
s.replace(r'[^0-9]', 0, regex=True).fillna(0).astype(int)
источник
15:16пожаловаться#5

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Алексей Макаров
s.replace(r'[^0-9]', 0, regex=True).fillna(0).astype(int)
Точно, можно же было регуляркой)
Спасибо
источник
15:17пожаловаться#6

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Смотрите какая красота. https://stackoverflow.com/questions/58513084/subtract-values-for-all-columns-in-df1-by-values-in-one-column-in-df2/ Особенно удивило то, что решение с to_numpy() существенно выигрывает в скорости по сравнению с использованием sub()
Stack Overflow
Subtract values for all columns in df1 by values in one column in df2
Assuming I have the following dataframe df1:

a    b    c    d
10   15   20   25
8    18   28   38
20   25   30   35
And for simplicity, assuming I have a dataset df2:

y
1
2
3
I want to
источник
18:28пожаловаться#7

c

c7vvuve in Python для анализа данных
Алексей Макаров
Смотрите какая красота. https://stackoverflow.com/questions/58513084/subtract-values-for-all-columns-in-df1-by-values-in-one-column-in-df2/ Особенно удивило то, что решение с to_numpy() существенно выигрывает в скорости по сравнению с использованием sub()
Stack Overflow
Subtract values for all columns in df1 by values in one column in df2
Assuming I have the following dataframe df1:

a    b    c    d
10   15   20   25
8    18   28   38
20   25   30   35
And for simplicity, assuming I have a dataset df2:

y
1
2
3
I want to
wow
источник
19:15пожаловаться#8

А

Алексей in Python для анализа данных
а подскажите, почему обычный replace в pandas может не работать? пробую так и он ничего не меняет совершенно contact['fio'] = contact['fio'].replace('\n', ' ')
источник
21:59пожаловаться#9

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Алексей
а подскажите, почему обычный replace в pandas может не работать? пробую так и он ничего не меняет совершенно contact['fio'] = contact['fio'].replace('\n', ' ')
contact['fio'] = contact['fio'].replace('\n', ' ', regex = True)
источник
22:01пожаловаться#10

А

Алексей in Python для анализа данных
Владислав Литвинюк
contact['fio'] = contact['fio'].replace('\n', ' ', regex = True)
ого, какая-то магия, спасибо. Хотя все равно не понимаю что не так
источник
22:02пожаловаться#11

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Алексей
ого, какая-то магия, спасибо. Хотя все равно не понимаю что не так
по полном совпадении если без регулярки
источник
22:02пожаловаться#12

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Алексей
а подскажите, почему обычный replace в pandas может не работать? пробую так и он ничего не меняет совершенно contact['fio'] = contact['fio'].replace('\n', ' ')
Или можно было df['fio'].str.replace(). Так как просто реплейс заменяет полностью значение ячейки, а при вызове атрибута str метод replace начинает работать на замену подстроки
источник
22:05пожаловаться#13

ВЛ

Владислав Литвинюк... in Python для анализа данных
Алексей Макаров
Или можно было df['fio'].str.replace(). Так как просто реплейс заменяет полностью значение ячейки, а при вызове атрибута str метод replace начинает работать на замену подстроки
так вроде на наны ругаеться, потому я через ругулярку предпочитаю
источник
22:06пожаловаться#14

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Владислав Литвинюк
так вроде на наны ругаеться, потому я через ругулярку предпочитаю
Да, если наны в Series есть, то так будет ругаться
источник
22:07пожаловаться#15
2019 October 25

AK

Anthony Karpov in Python для анализа данных
Сталкивался ли кто-то с тем, что seaborn не дорисовывает квадраты?
источник
19:57пожаловаться#16

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
@Svirin Кажется у тебя такое было. Вроде бы помогает откатиться до другой версии matplotlib
источник
19:58пожаловаться#17

А

Алексей in Python для анализа данных
Да, нужно откатится на предыдущую версию
источник
19:59пожаловаться#18

АМ

Алексей Макаров... in Python для анализа данных
Переслано от Алексей Макаров...
matplotlib поломался( https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/14675
GitHub
Heatmaps are being truncated when using with seaborn · Issue #14675 · matplotlib/matplotlib
Bug report Bug summary The very top and bottom of the heatmaps are getting truncated to 1/2 height in version 3.1.1. This does not happen for version 3.0.3. This is the code from a Jupyter Notebook...
источник
19:59пожаловаться#19

AK

Anthony Karpov in Python для анализа данных
Благодарю! Сейчас попробую
источник
20:00пожаловаться#20