Заскуль питона (Data Science)

Заскуль питона (Data Science)

Материалы для прокачки навыков в pandas для начинающих 🐼 [ч. 1] Хотите прокачаться в pandas, но не знаете, с чего начать? Собрал полезные инструменты, шпаргалки и ресурсы, которые помогут вам разобраться во всем шаг за шагом! Можно основные операции потыкать…

Материалы для прокачки навыков в Polars для начинающих

Написал я пост про Pandas, теперь напишу про Polars, чтобы было логическое продолжение

🐼 Если вы работаете с большими данными и устали ждать, пока Pandas обработает ваш запрос, стоит попробовать Polars.

Это быстрый, многопоточный, ленивый (в хорошем смысле) и оптимизированный инструмент для работы с таблицами. Используется дата-инженерами и аналитики.

❓ С чего начать?

1. Официальная документация – базовые концепции и API docs.pola.rs

2. Подробный гайд по Polars с примерами – разбор синтаксиса и возможностей Polars Book (GitHub)

3. Работа со строками в Polars – как делать обработку текстов, разбирать email-адреса, чистить данные и т.д. Статья на Towards Data Science

4. Шпаргалка в Jupyter Notebook – можно сразу потыкать основные команды Cheat Sheet

5. Шпаргалка в PDF (с визуализацией для лучшего усвоения) - PDF Cheat Sheet

Но стоит отметить, что в индустрии чаще всего используют для работы с большими даннными PySpark. Настройка приложений, различные запросы, ML-методы с PySpark и т. д.

❤️‍🔥 Наберем 100 реакций, выложу такую же подборку по PySpark

Используете ли вы Polars? Пишите в комментариях

#дляначинающих@zasql_python

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤9916🐳13❤‍🔥76

www.tgoop.com/zasql_python/331

5.88K viewsedited  Mar 15 at 04:44

Материалы для прокачки навыков в Polars для начинающих

Написал я пост про Pandas, теперь напишу про Polars, чтобы было логическое продолжение

🐼 Если вы работаете с большими данными и устали ждать, пока Pandas обработает ваш запрос, стоит попробовать Polars.

Это быстрый, многопоточный, ленивый (в хорошем смысле) и оптимизированный инструмент для работы с таблицами. Используется дата-инженерами и аналитики.

❓ С чего начать?

1. Официальная документация – базовые концепции и API docs.pola.rs

2. Подробный гайд по Polars с примерами – разбор синтаксиса и возможностей Polars Book (GitHub)

3. Работа со строками в Polars – как делать обработку текстов, разбирать email-адреса, чистить данные и т.д. Статья на Towards Data Science

4. Шпаргалка в Jupyter Notebook – можно сразу потыкать основные команды Cheat Sheet

5. Шпаргалка в PDF (с визуализацией для лучшего усвоения) - PDF Cheat Sheet

Но стоит отметить, что в индустрии чаще всего используют для работы с большими даннными PySpark. Настройка приложений, различные запросы, ML-методы с PySpark и т. д.

❤️‍🔥 Наберем 100 реакций, выложу такую же подборку по PySpark

Используете ли вы Polars? Пишите в комментариях

#дляначинающих@zasql_python