#pandas — Public Fediverse posts

Я спарсил 62 000 Python-вакансий с hh.ru и узнал страшное

Привет, Хабр! (И тебе, HR, который ставит в вакансию «Python, SQL, Linux, Docker, K8s, Spark, Airflow, английский C1, опыт 1-3 года, зарплата 40-60К». Особенно тебе.) Сегодня будем препарировать рынок Python-разработки в России . По-настоящему. С графиками, цифрами и верой в светлое будущее. Здесь будет всё, зарплаты, актуальные стеки и то что уже никому не нужно, прогнозы, тренды, и многое другое, будет интересно... Поехали.

https://habr.com/ru/articles/1036500/

#python #hhru #анализ_данных #парсинг #рынок_труда #pandas #аналитика #зарплаты #sql #статистика

Making Math Less Stressful with a Python Super-Calculator https://hackaday.com/2025/10/26/making-math-less-stressful-with-a-python-super-calculator/ #WolframMathematica #datavisualization #SoftwareHacks #matplotlib #Seaborn #Pandas #python #maple #numpy #scipy #SymPy

Making Math Less Stressful with a Python Super-Calculator - In a recent write-up, [David Delony] explains how he built a Wolfram Mathematica-l... - https://hackaday.com/2025/10/26/making-math-less-stressful-with-a-python-super-calculator/ #wolframmathematica #datavisualization #softwarehacks #matplotlib #seaborn #pandas #python #maple #numpy #scipy #sympy

Ciao Mondo.
Mi pare di capire che stamattina ci sentiamo come i #panda

#pandas
#pandabear
#orsopanda
#orso
#wwf
#modellarelacreta
#homedecor
#decor
#handmade
#airdryclay
#claysculpting
#modellarelacreta

[Перевод] Основы очистки данных в data science

В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей. Давайте рассмотрим пять задач, с которыми можно столкнуться в рамках очистки данных. Это не исчерпывающий список, но он послужит хорошим ориентиром при работе с реальными датасетами. Все примеры мы будем рассматривать на Ames Housing Dataset , который содержит информацию о продажах жилой недвижимости в городе Эймс, штат Айова, США

https://habr.com/ru/articles/875662/

#python #выбросы #пропуски #очистка_данных #анализ_данных #руководство #туториал #для_начинающих #data_science #pandas

[Перевод] Основы очистки данных в data science

В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей. Давайте рассмотрим пять задач, с которыми можно столкнуться в рамках очистки данных. Это не исчерпывающий список, но он послужит хорошим ориентиром при работе с реальными датасетами. Все примеры мы будем рассматривать на Ames Housing Dataset , который содержит информацию о продажах жилой недвижимости в городе Эймс, штат Айова, США

https://habr.com/ru/articles/875662/

#python #выбросы #пропуски #очистка_данных #анализ_данных #руководство #туториал #для_начинающих #data_science #pandas

[Перевод] Основы очистки данных в data science

В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей. Давайте рассмотрим пять задач, с которыми можно столкнуться в рамках очистки данных. Это не исчерпывающий список, но он послужит хорошим ориентиром при работе с реальными датасетами. Все примеры мы будем рассматривать на Ames Housing Dataset , который содержит информацию о продажах жилой недвижимости в городе Эймс, штат Айова, США

https://habr.com/ru/articles/875662/

#python #выбросы #пропуски #очистка_данных #анализ_данных #руководство #туториал #для_начинающих #data_science #pandas