Советы и рекомендации, особенно в среде программирования, очень полезны. Порой небольшой лайфхак может сильно сократить время работы кода. Незначительные ярлыки или надстройки могут реально повысить производительность работы. Итак, в этой статье я собрал некоторые из моих любимых советов и приёмов, которые я использовал в своей работе. Некоторые из них достаточно известны, а некоторые могут оказаться для вас новыми, но я уверен, что они пригодятся в следующий раз, когда вы будете анализировать данные.

1. Профилирование Pandas dataframe

Профилирование — это процесс, который помогает нам понять данные, а Pandas Profiling — это пакет в Python, который помогает нам это сделать. Это простой и быстрый способ выполнить предварительный анализ данных Pandas Dataframe. Функции pandas df.describe () и df.info () обычно используются в качестве первого шага в процессе EDA. Тем не менее, они дают очень базовый обзор данных и мало помогают в случае больших наборов данных. Функция Pandas Profiling отображает гораздо больше информации с помощью одной строки кода и в интерактивном отчете HTML. Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/456994/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=456994