Telegram Group & Telegram Channel
Команда дня: pipe

Сегодня делимся полезной фишкой из библиотеки pandas — метод .pipe() для создания чистых и читаемых цепочек обработки данных.

import pandas as pd

# Пример: очистка и преобразование данных в одну цепочку
def clean_data(df):
return df.dropna().reset_index(drop=True)

def add_age_group(df):
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 35, 60, 100], labels=['Kid', 'Young', 'Adult', 'Senior'])
return df

# Используем pipe для последовательной обработки
df = (pd.read_csv('data.csv')
.pipe(clean_data)
.pipe(add_age_group))


Зачем это нужно:
🎌 .pipe() позволяет организовать преобразования данных в логическую цепочку, улучшая читаемость кода
🎌 Удобно для сложных ETL-процессов (Extract, Transform, Load)
🎌 Легко добавлять новые шаги обработки

Пример в деле:
def normalize_column(df, col):
df[col] = (df[col] - df[col].mean()) / df[col].std()
return df

df = (pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]})
.pipe(normalize_column, col='value'))


Библиотека дата-сайентиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6423
Create:
Last Update:

Команда дня: pipe

Сегодня делимся полезной фишкой из библиотеки pandas — метод .pipe() для создания чистых и читаемых цепочек обработки данных.

import pandas as pd

# Пример: очистка и преобразование данных в одну цепочку
def clean_data(df):
return df.dropna().reset_index(drop=True)

def add_age_group(df):
df['age_group'] = pd.cut(df['age'], bins=[0, 18, 35, 60, 100], labels=['Kid', 'Young', 'Adult', 'Senior'])
return df

# Используем pipe для последовательной обработки
df = (pd.read_csv('data.csv')
.pipe(clean_data)
.pipe(add_age_group))


Зачем это нужно:
🎌 .pipe() позволяет организовать преобразования данных в логическую цепочку, улучшая читаемость кода
🎌 Удобно для сложных ETL-процессов (Extract, Transform, Load)
🎌 Легко добавлять новые шаги обработки

Пример в деле:
def normalize_column(df, col):
df[col] = (df[col] - df[col].mean()) / df[col].std()
return df

df = (pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]})
.pipe(normalize_column, col='value'))


Библиотека дата-сайентиста #буст

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6423

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Unlimited members in Telegram group now

Telegram has made it easier for its users to communicate, as it has introduced a feature that allows more than 200,000 users in a group chat. However, if the users in a group chat move past 200,000, it changes into "Broadcast Group", but the feature comes with a restriction. Groups with close to 200k members can be converted to a Broadcast Group that allows unlimited members. Only admins can post in Broadcast Groups, but everyone can read along and participate in group Voice Chats," Telegram added.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from hk


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA