SELECT * FROM pg_stat_user_tables
сработала

@ax_makarov набегай пробивать по базе!)

Всем, привет!
Кто имеет небольшой опыт, но уже полюбил анализ данных и сильно хочет развиваться, обратите внимание на интеерсную вакансию в Тинькофф 👇

#продуктовый_аналитик #тинькофф #junior #junior+ #почти_middle 
 
Ищем продуктового аналитика в команду продукта Тинькофф. Предстоит изучать и улучшать опыт клиентов e-commerce: данных много, задачи интересные
 
💻Формат работы: офис/удалёнка
⌛️Занятость: полный день 
💰ЗП вилка: на собеседовании
 
💡Тебе предстоит:
• Выстроить систему метрик в продукте
• Участвовать в формировании, приоритизации, валидации продуктовых гипотез
• Исследовать поведение пользователей, находить проблемы и точки роста
• Выступать партнером продуктовых команд при принятии решений на основе данных
 
💼 От тебя ждем:
• Опыт работы с данными от года
• Проведение и обсчет АВ-тестов и экспериментов
• Знание основ математической статистики, теории вероятности и методов машинного обучения
• Опыт в работе с Tableau, Grafana, SQL-like языками, Python, Git
• Проактивность и умение получать из чисел реальные знания
 
📝Предлагаем:
• Профессиональная команда и непрерывное развитие (Т-команда - сильнейшая команда на рынке)
• Бесплатные и вкусные обеды в уютном Tinkoff Сafe
• Фитнес-зал Tinkoff Sport
• и другое по классике (трудоустройство, ДМС и тд)
 
Если интересно, пиши в Telegram: @a_kazakoff

Всем привет. В датафрейме по апи получил строку, но по факту это словарь с типом данных object. Перевести колонку к типу данных dict  с помощью astype не получилось. Как изменить тип данных? По сути, мне нужно ключи поместить в новые столбцы как заголовки, а значениями просто заполнить столбец

json.load(str(ваша колонка))

а можете данные скинуть?

Сгенерируйте рандомные значения, чтобы инфу не слить

Может сначала по map а потом query?

df[“col”].apply(pd.Series)

Должно вернуть новый датафрейм, если это dict, а не строка json

Если строка, то .apply(json.loads).apply(pd.Series)

Но вообще скорее всего вы не так что-то делаете, json парсить надо до того, как получился датафрейм

И в датафрейм передавать уже массив объектов

да-да.
все как сговорились последнюю неделю.
один и тот же вопрос, связанный с неправильным парсингом, через каждые 100 строк.

подход в целом кривой

Можешь прикрепить свою статью, может кому поможет

Полностью с Вами согласен. Я вообще не понял, как это возможно. Это тоже самое, как пробовать из яйца вытащить желток и из этого желтка внутрь того же яйца засунуть сто новых яиц))) понимаю, что так себе аналогия, но лучше на ум не пришло.
Автор проблемы точно что-то делает не так.

Второе, что насторожило, это попытка в пандас привести тип серии object к типу dict...

вместо литературных описаний правильно прилагать пример файла с данными и кода.
reprex
непонятно, почему так почти никто не делает

Покажите данные в том виде, которые получаете "в датафрейме по апи".
И то, как они должны выглядеть в идеале, по Вашему мнению.

Как раз понятно, почему никто так не делает)

барабанная дробь... и?
может в закрепленное сообщение вписать?
в том смысле, чтобы было видно сразу в первом предложении.
Переставить, например, "Это чатик..." во второе предложение