Pandas: Разбираемся в списках Python, NumPy и Pandas: Эффективные структуры данных. Урок 1 #python #pandas #программирование
Ссылки:
🔔 Провожу индивидуальные консультации и менторство в изучении Питон, библиотек - aiogram, django, flask и тому подобное.
✅ За подробностями - t.me/nkorgik
✅ Telegram channel: t.me/practice_python
🟦 Telegram чат: t.me/python_grou
⚫️ GITHUB: github.com/nkorgik/
🔔 Для тех, кто хочет помочь автору канала:
Карта Тинькофф: 5536 9138 7482 0018 (Камиль)
Для иностранных счетов: 4400 4302 5490 1090
В этом коротком, но информативном видео мы погрузимся в увлекательный мир списков Python, массивов NumPy и Pandas DataFrame. Мы рассмотрим основные особенности каждой структуры данных, их преимущества и недостатки, чтобы вы могли выбрать наиболее эффективный инструмент для решения своих задач.
Узнайте, как списки Python предоставляют гибкость и простоту использования, позволяя хранить данные разных типов, в то время как массивы NumPy специализируются на числовых данных и предлагают мощные возможности для математических и научных вычислений.
Ознакомьтесь с возможностями Pandas DataFrame, который является мощным инструментом для работы с табличными данными и позволяет выполнять сложные операции с данными, включая фильтрацию, сортировку и агрегацию.
После просмотра этого видео вы будете более подготовлены к выбору подходящей структуры данных для решения ваших задач и сможете успешно использовать их на практике. Не упустите свой шанс узнать больше о мире Python и его мощных инструментах для работы с данными!
Timecodes:
00:00:00 - немного о списках
00:05:00 - где имеют место статические массивы numpy
00:08:54 - типы данных в Pandas - DataFrames, Series
00:10:24 - заключение