But how hard did you try... if you squint, maybe there's a digit in there somewhere and with a little decluttering we could get to an integer.. from there, it's almost a double... give it a go... #typesafety - talk to your kids about it before someone shows them #pandas
Since I'd like to display a #pandas DataFrame containing Pint Uncertainty Series in a GUI using `QtTableView` widgets, I drafted a module that provides a suitable `QAbstractTableModel` derivation.
The output is customisable: `deconvolute` toggles the way #uncertainties are displayed, `significant_digits` should be self-explanatory, and the `unit_separator` is placed between the measure and the #unit in the header.
Не доверяйте groupby().first()
Привет, Хабр! В этой статье рассмотрим, почему groupby().first() в pandas — не такая уж безопасная и очевидная штука, как может показаться. Особенно когда нужно достать первую строку группы в точности, как она была в датафрейме — с NaN, с порядком, без сюрпризов. Но для начала рассмотрим отличия first от других подобных методов.
Curious about scalable data science in Python?
Join us today at 10 AM Pacific for a live demo of Arkouda, a high-performance tool for exploratory data analysis with a familiar Pandas-like interface. Let’s push data past your laptop’s limits! https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_MTVmMGVhMjktNGY3MC00ZDU1LWJmNzMtN2UwMjI4M2FjMTU5%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22105b2061-b669-4b31-92ac-24d304d195dc%22%2c%22Oid%22%3a%22cb64d491-705b-48a8-b953-e2daf9f85408%22%7d
Ускорить Pandas в 60 раз: проверяем лайфхаки из интернета на реальном проекте и обкладываемся бенчмарками
Привет! Если после заголовка вы решили, что это очередная статья в стиле «Топ-10 способов ускорить Pandas», то не торопитесь с выводами. Вместо топов и подборок предлагаю взглянуть на бенчмарки скорости и потребления памяти в зависимости от характеристик датафрейма и убедиться, что часть советов из статей по ускорению могут оказаться даже вредными. Разберём, какой из способов ускорения нужно пробовать в разных ситуациях, как это зависит от размера датафрейма и как ведёт себя в реальном проекте.
NEW POST: We bring you 10 things you probably don’t know about the emerging neuropsychiatric conditions of PANS and PANDAS https://www.specialneedsjungle.com/10-things-dont-know-emerging-neuropsychiatric-conditions-pans-pandas/
#PANDAS #PANS
Finally got a fully working #python #pandas sidecar in @TauriApps 
...though I should probably rewrite it in @pola.rs 
But for now, here's how I did it!
https://mclare.blog/posts/writing-a-pandas-sidecar-for-tauri/
Pandas là gì? Lợi ích & Ứng dụng thư viện Pandas trong Python
Pandas là một thư viện mã nguồn mở trong Python, được thiết kế đặc biệt để xử lý và phân tích dữ liệu. Với cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ và các công cụ tiện ích, Pandas giúp làm sạch và trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. Bài viết này sẽ giới thiệu các tính năng và ứng dụng thực tế của Pandas trong các dự án phân tích dữ liệu.
Đọc bài viết ngay tại: https://interdata.vn/blog/pandas-la-gi/
I am really looking forward to a time when scientific data analysis is less of a constant fuckaround and fight with technical bullshit. I'd *really* like
- #netCDF natively supporting complex numbers
- #Python #xarray and #pandas to natively support physical units (#pint is great on its own but the integrations leave a LOT to be desired)
- #Jupyter notebooks to suck less (crashes, glitches, widget plots not saved statically, an effing BUILTIN formatter, etc.)
- proper data pipeline systems
...
Every Wednesday, Bamboo Weekly (https://BambooWeekly.com) poses data-analysis questions based on current events.
But what if you want to practice a particular #Pandas skill, such as multi-indexes, regular expressions, PyArrow, or pivot tables?
Good news: Our new "tags" page, at https://BambooWeekly.com/tags/ , lists dozens of topics you might want to learn or practice -- with links to all relevant articles.
Check it out, and level up your Pandas skills today!
OPEN SOURCE
The Problem
There have been many instances where I needed to compare two dataframes and analyze their differences. To address this need, I created a fast Python library called "data_fingerprint" that does exactly that.
Check it out and let me know what you think! 
https://github.com/SimpleSimpler/data_fingerprint
Los pandas tienen que ser los animales más felices... se entretienen muy fácilmente.
#Nature #Naturaleza #Pandas
Parsing CSV with units in the header · Issue #166 · hgrecco/pint-pandas
https://github.com/hgrecco/pint-pandas/issues/166
Now we can read a #csv file with a header like `time / s,mass / g` into #pandas and call `.pint.quantify()` to get a #dataframe in which the columns have #units as in #Pints !
Handy for CSV restricted to single-row headers, as in Confluence Databases and Microsoft Lists.
Как нам удалось упростить жизнь инженера-сметчика и сократить время на разработку сметы в 20 раз
Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции. С чего все начиналось: с типичного дня сметчика Однажды мне поставили задачу — подготовить сметы для нового объекта, включая раздел вентиляции. Как многие сметчики знают, вентиляция — это один из самых трудоемких разделов.
[備忘録] StreamlitでExcelのようなデータ編集機能を実装する
https://qiita.com/Tadataka_Takahashi/items/90b1924c997b60ca2df4?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items
Qiita - 人気の記事