Телеграмм чат группы pydata_chat страница 650

parrot.ru

Рейтинг популярных групп и каналов

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

2078 membersпожаловаться на группу

2021 February 18

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

есть какой то способ в df удалить строки в которых для каждого уникального uid выполняется условие timestamp < заданного для каждого uid.

Я запустил цикл, который собирает новый df по этим условиям. Но выполянется долго.

источник

15:06пожаловаться #1

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных

выполнить фильтр df и у него выбрать ID строк
после удалить по ID

источник

15:07пожаловаться #2

A

Aleksey in Python для анализа данных

есть какой то способ в df удалить строки в которых для каждого уникального uid выполняется условие timestamp < заданного для каждого uid.

Я запустил цикл, который собирает новый df по этим условиям. Но выполянется долго.

merge + постфильтрация ?

источник

15:07пожаловаться #3

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных

https://thispointer.com/python-pandas-how-to-drop-rows-in-dataframe-by-index-labels/

источник

15:08пожаловаться #4

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

Konstantin Mohov

https://thispointer.com/python-pandas-how-to-drop-rows-in-dataframe-by-index-labels/

спасибо, сейчас проверю

источник

15:10пожаловаться #5

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

merge + постфильтрация ?

тоже затестирую, не подумал что-то

источник

15:11пожаловаться #6

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

merge + постфильтрация ?

в моем случае, оказалось самым подходящим решением

источник

15:15пожаловаться #7

A

Aleksey in Python для анализа данных

в моем случае, оказалось самым подходящим решением

источник

15:15пожаловаться #8

A

Alexander in Python для анализа данных

Vasily Rozhkov

rpad & lpad видимо имеете ввиду

то, что нужно, спасибо

источник

15:55пожаловаться #9

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

какие могут пригодиться библиотеки для исследования пользовательких путей? Путь пользователя в моем случае это набор user id, timestamp, event

Причем количество различных event измеряется в тысячах. Ручной классификацией свожу к сотням.

знаю Retentioneering, возможно есть что-то еще ?

источник

17:41пожаловаться #10

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных

Мне так везёт или это один и тот же вопрос, задаваемый прям регулярно?

источник

17:42пожаловаться #11

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

везет

источник

17:43пожаловаться #12

A

Andrey Denisov in Python для анализа данных

https://m.habr.com/ru/company/skyeng/blog/473124/

Как мы используем цепи Маркова в оценке решений и поиске багов. Со скриптом на Python

Нам важно понимать, что происходит с нашими студентами во время обучения, и как эти события влияют на результат, поэтому мы выстраиваем Customer Journey Map — карту клиентского опыта. Ведь процесс...

источник

17:44пожаловаться #13

KM

Konstantin Mohov in Python для анализа данных

https://m.habr.com/ru/company/skyeng/blog/473124/

Как мы используем цепи Маркова в оценке решений и поиске багов. Со скриптом на Python

Нам важно понимать, что происходит с нашими студентами во время обучения, и как эти события влияют на результат, поэтому мы выстраиваем Customer Journey Map — карту клиентского опыта. Ведь процесс...

+++

источник

17:45пожаловаться #14

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

не пойму как ее пропустил. Спасибо сейчас изучу

источник

17:46пожаловаться #15

3

3ldar in Python для анализа данных

какие могут пригодиться библиотеки для исследования пользовательких путей? Путь пользователя в моем случае это набор user id, timestamp, event

Причем количество различных event измеряется в тысячах. Ручной классификацией свожу к сотням.

знаю Retentioneering, возможно есть что-то еще ?

А Retentioneering не зашёл?

источник

17:49пожаловаться #16

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

А Retentioneering не зашёл?

Возможно неверно готовил его. Но как то пользу извлечь не удалось.

источник

17:51пожаловаться #17

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

Я пробую рассмотреть весь путь от конкретного собвтия. Это много сессий, и более того много разных доменов

источник

17:53пожаловаться #18

3

3ldar in Python для анализа данных

Я пробую рассмотреть весь путь от конкретного собвтия. Это много сессий, и более того много разных доменов

А в чём здесь проблема?🤔

источник

17:54пожаловаться #19

IK

Ivan Kizimenko in Python для анализа данных

А в чём здесь проблема?🤔

В самой задаче? Или в библиотке

источник

18:15пожаловаться #20