Пять приемов Python, которые ускоряют работу дата-аналитика:
1. pivot_table вместо сложных groupby
Используйте pivot_table, чтобы группировать сразу по двум измерениям, не превращая данные в беспорядок из названий столбцов.
2. Векторизация NumPy
Цикл for по столбцу почти всегда работает медленнее, чем векторизованные операции. Код становится короче, а выполняется быстрее.
3. Выполняйте SQL-запросы прямо из Python
Получайте данные сразу из базы данных в DataFrame, не экспортируя их сначала в CSV.
4. Seaborn для быстрых и аккуратных визуализаций
Постройте тепловую карту корреляций или сравнение распределений двумя строками кода вместо того, чтобы вручную собирать графики в Excel.
5. perf_counter — измеряйте время выполнения своего кода.
1. pivot_table вместо сложных groupby
Используйте pivot_table, чтобы группировать сразу по двум измерениям, не превращая данные в беспорядок из названий столбцов.
2. Векторизация NumPy
Цикл for по столбцу почти всегда работает медленнее, чем векторизованные операции. Код становится короче, а выполняется быстрее.
3. Выполняйте SQL-запросы прямо из Python
Получайте данные сразу из базы данных в DataFrame, не экспортируя их сначала в CSV.
4. Seaborn для быстрых и аккуратных визуализаций
Постройте тепловую карту корреляций или сравнение распределений двумя строками кода вместо того, чтобы вручную собирать графики в Excel.
5. perf_counter — измеряйте время выполнения своего кода.