In diesem Beitrag geht es um 3 zentrale Techniken, die wohl in jedem Datenmanagementprozess gebraucht werden: Das Erstellen, Löschen und Sortieren von Spalten und Zeilen in einem pandas-DataFrame.
Die Python Evolution zum Data-Science Tool
Guido van Rossum veröffentlichte Python im Jahr 1991, in einer Zeit als der Data-Science-Begriff noch nicht geboren war – und auch wenn Python als General-Purpose Sprache vielen Problemklassen zuzuordnen ist, hat sie sich als meistgenutzes Tool im Bereich Data Science etabliert. Doch wie ist es eigentlich zu dieser Entwicklung gekommen?
Der Pythonpath
Damit Module in die Python-Session importiert werden können, müssen sie über den sog. Pythonpath auffindbar sein. Dieser lässt sich auch bezeichnen als Suchpfad für Module. Hier werden 3 Techniken beschrieben, wie der Pythonpath editiert werden kann.
Speichermanagement in Python für R Entwickler
R-Programmierer leben das Paradigma des Unveränderlichen – und begehen dadurch Fehler bei ihren ersten Schritten in Python. Die Rede ist von Mutable und Immutable Objects und dem Objekt- und Speichermanagement der beiden dominierenden Data-Science Programmiersprachen. Erfahren Sie in diesem Beitrag wie unterschiedlich R und Python in ihren internen Prozessen mit Objekten umgehen und was Sie als R-Programmierer über das Objektmanagement wissen sollten, wenn Sie erste Programmiererfahrungen in Python sammeln.
Instanzmethoden, statische Methoden und Klassenmethoden in Python
Erfahren Sie, worin sich Instanzmethoden, Klassenmethoden und statische Methoden unterscheiden und wie sie in der objektorientierten Programmierung eingesetzt werden.
Operatoren in Python
Gewinnen Sie einen Überblick über die wichtigsten Operatoren in Python:
– Vergleichsoperatoren
– Logische Operatoren
– Identitätsoperator
– Teilmengenoperator
– Mathematische Operatoren
– Zuweisungsoperator
Zeitreihentypen
Der erste Schritt in die Zeitreihenanalyse ist es, eine Typisierung von Zeitreihen vornehmen zu können und Grundbegriffe wie Trend, Saisonalität, Stationarität und Drift sicher zu beherschen. In diesem Beitrag werden Zeitreihen verschiedenen Typs erstellt und deren Verlauf visualisiert. Der Quellcode ist auf Lesbarkeit ausgerichtet, um die Formeln der Zeitreihen nachvollziehbar zu machen.