Matplotlib — это универсальная библиотека Python, известная своими возможностями визуализации данных. Помимо построения графиков, она отлично справляется с обработкой изображений, позволяя накладывать фигуры прямо на изображения. В этом руководстве показано, как эффективно добавлять прямоугольники к изображениям с помощью Matplotlib. Оглавление Рисование прямоугольников в Matplotlib Накладывание прямоугольников на изображения Рисование прямоугольников…
-
-
Мастерство работы с датами и временем в PHP
PHP предоставляет несколько надежных методов для преобразования строк даты и времени в используемые объекты DateTime, что позволяет выполнять вычисления, форматирование и сравнения. В этой статье рассматриваются два основных метода: использование strtotime() и date(), а также использование более мощного DateTime::createFromFormat() (или его псевдонима date_create_from_format()). Оглавление Использование strtotime() и date() Использование DateTime::createFromFormat()…
-
Pandas: Эффективная установка столбцов в качестве индексов в DataFrame
DataFrames в Pandas являются основой манипулирования данными в Python. Часто возникает необходимость обозначить один или несколько столбцов в качестве индекса, служащего уникальным идентификатором каждой строки. Это значительно повышает скорость доступа к данным и упрощает различные операции. В этой статье подробно описаны два основных метода для достижения этого. Оглавление Метод 1:…
-
Pandas: Эффективный выбор нескольких столбцов в DataFrame
Pandas — мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Распространённая задача включает выборку конкретных столбцов из DataFrame. В этой статье рассматриваются эффективные и понятные методы выбора нескольких столбцов, с акцентом на лучших практиках. Оглавление: Использование синтаксиса getitem Использование iloc() Использование loc() Булево индексирование для выбора столбцов Вопросы производительности Заключение…
-
Эффективное создание Pandas DataFrame из списков
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. В её основе лежит DataFrame — универсальная двумерная структура данных с метками. Часто возникает необходимость создавать DataFrame из существующих данных, и списки предоставляют удобный и распространённый способ начать. Эта статья рассматривает несколько эффективных методов построения Pandas DataFrame из различных…
-
Эффективное слияние фреймов данных Pandas по индексам
Эффективное объединение фреймов данных Pandas по индексам Pandas предоставляет мощные инструменты для обработки данных, и объединение фреймов данных — распространенная задача. Когда ваши фреймы данных имеют общий индекс, использование этой общей информации для эффективного объединения является ключевым моментом. В этой статье рассматриваются лучшие подходы к объединению фреймов данных Pandas на…
-
Эффективная выборка и сортировка уникальных значений в Pandas DataFrame
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Распространенная задача включает извлечение уникальных значений из столбца DataFrame и их последующую сортировку. В этой статье рассматриваются два эффективных метода для решения этой задачи. Содержание Извлечение уникальных значений с помощью метода unique() Извлечение уникальных значений с помощью метода drop_duplicates()…
-
Эффективное применение функций к нескольким столбцам Pandas DataFrame
Pandas — это мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Часто возникает необходимость применить одну и ту же функцию к нескольким столбцам DataFrame. В этой статье описываются эффективные методы для достижения этого, избегая повторяющейся обработки столбцов по одному. Оглавление Векторизованные операции: самый быстрый подход Метод apply(): построчные операции applymap():…
-
Мастерство преобразования JSON в DataFrame Pandas
Pandas — мощная библиотека Python для обработки и анализа данных. Часто данные поступают в формате JSON, требуя преобразования в Pandas DataFrame для эффективной обработки. В этой статье рассматриваются два основных метода такого преобразования: использование json_normalize() и read_json(), а также выделяются их сильные и слабые стороны. Оглавление Эффективная обработка вложенного JSON…
-
Освой опциональные аргументы в Python
Содержание Аргументы по умолчанию: основа необязательных аргументов Переменное число позиционных аргументов (*args) Переменное число именованных аргументов (**kwargs) Рекомендации по использованию необязательных аргументов Аргументы по умолчанию: основа необязательных аргументов Необязательные аргументы являются краеугольным камнем написания гибких и многоразовых функций Python. Они позволяют вашим функциям принимать переменное количество входных данных без необходимости…