Как посчитать значения nan в панде dataframe?

Пример 2

В этом примере мы создадим DataFrame с числами, присутствующими во всех столбцах, и вычислим среднее значение.

Из предыдущего примера мы видели, что функция mean() по умолчанию возвращает среднее значение, вычисленное среди столбцов.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean of the whole DataFrame
mean = df_marks.mean().mean()
print('\nMean\n------')
print(mean)

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
76.16666666666667

Пример 1

В этом примере мы рассчитаем среднее значение по столбцам. Мы узнаем средние оценки, полученные студентами по предметам.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean
mean = df_marks.mean()
print('\nMean\n------')
print(mean)

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
physics      74.25
chemistry    70.50
algebra      83.75
dtype: float64

Функция mean() возвращает Pandas, это поведение функции mean() по умолчанию. Следовательно, в этом конкретном случае вам не нужно передавать какие-либо аргументы функции mean(). Или, если вы хотите явно указать функцию для вычисления по столбцам, передайте axis = 0, как показано ниже.

df_marks.mean(axis=0)

Сбор данных

Наука о данных включает в себя обработку данных, чтобы данные могли хорошо работать с алгоритмами данных. Data Wrangling – это процесс обработки данных, такой как слияние, группировка и конкатенация.

Библиотека Pandas предоставляет полезные функции, такие как merge(), groupby() и concat() для поддержки задач Data Wrangling.

import pandas as pd

d = {  
    'Employee_id': ,
    'Employee_name': 
}
df1 = pd.DataFrame(d, columns=)  
print(df1)

import pandas as pd

data = {  
    'Employee_id': ,
    'Employee_name': 
}
df2 = pd.DataFrame(data, columns=)  
print(df2)

а. merge()

print(pd.merge(df1, df2, on='Employee_id'))

Мы видим, что функция merge() возвращает строки из обоих DataFrames, имеющих то же значение столбца, которое использовалось при слиянии.

b. Группировка

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'Employee_id': ,
    'Employee_name': 
}
df2 = pd.DataFrame(data)

group = df2.groupby('Employee_name')
print(group.get_group('Meera'))

Поле «Employee_name» со значением «Meera» сгруппировано по столбцу «Employee_name». Пример вывода приведен ниже:

Системы управления рабочим процессом — Workflow management systems (WMS)

Сначала мы рассмотрим инструменты Python meta-ETL. Системы управления рабочим процессом (WMS) позволяют планировать, организовывать и отслеживать любые повторяющиеся задачи в вашем бизнесе. Таким образом, вы можете использовать WMS для настройки и запуска рабочих процессов ETL.

Apache Airflow

С помощью Airflow вы строите рабочие процессы как (DAG). Затем для максимальной эффективности планировщик распределяет задачи между множества процессоров. Для управления и редактирования ваших DAG есть удобный веб-интерфейс, а также хороший набор инструментов, которые упрощают выполнение «операции из .

Вот простой DAG, адаптированный из учебника для начинающих, который запускает пару простых команд bash каждый день:

from datetime import timedelta
# Объект, который мы используем для инициализации DAG
from airflow import DAG
# Нам это нужно для работы!
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# Dict, содержащий аргументы по умолчанию для DAG, исключен для краткости
default_args = dict(...) 

# Инициализировать DAY
dag = DAG(
        ‘tutorial’,
	default_args=default_args,
	description=‘A simple DAG’,
	schedule_interval=timedelta(days=1)
)

# Инициализировать задачи оператора bash, которые мы хотим выполнить
t1 = BashOperator(
	task_id=‘print_date’,
	bash_command=‘date’,
	dag=dag)

t2 = BashOperator(
	task_id=‘sleep’,
	depends_on_past=False,
	bash_command=‘sleep 5’,
	retries=3,
	dag=dag)

# t2 зависит от успешного выполнения t1
t1 >> t2

Airflow — это Ferrari инструментов Python ETL. Он действительно может все. Но за такую ​​расширяемость приходится платить. Это может быть немного сложно для начинающих пользователей (несмотря на их отличную документацию и учебные пособия) и может быть больше, чем вам нужно прямо сейчас. Если вы хотите немедленно запустить процесс ETL, может быть лучше выбрать что-нибудь попроще. Но если у вас есть время и деньги, ваш единственный предел — ваше воображение, если вы работаете с Airflow.

Luigi

— это WMS, созданная Spotify. Он позволяет создавать длительные и сложные конвейеры для пакетных заданий и обрабатывать всю сантехнику, обычно связанную с ними (следовательно, он назван в честь второго по величине сантехника в мире).

Luigi поставляется с веб-интерфейсом, который позволяет пользователю визуализировать задачи и обрабатывать зависимости. Концептуально он похож на GNU Make, но предназначен не только для Hadoop (хотя и упрощает работу с Hadoop). Кроме того, создавать рабочие процессы довольно просто, поскольку все они являются просто классами Python.

Вот схема того, как выглядит типичная задача (адаптировано из ). Ваш конвейер ETL состоит из множества таких задач, связанных вместе.

import luigi

class MyTask(luigi.Task):
    # Параметры для этой задачи
    param = luigi.Parameter(default=42)
    
    # Другие задачи, от которых зависит
    def requires(self):
        return SomeOtherTask(self.param)
    
    # Бизнес-логика задачи
    def run(self):
        with self.output().open('w') as f:
            f.write('hello world!')
    
    # Куда пишет вывод
    def output(self):
        return luigi.LocalTarget(f'/tmp/foo/bar-{self.param}.txt')
    
if __name__ == '__main__':
    luigi.run()

Хотя пакет регулярно обновляется, он не так активно развивается, как Airflow, а устарела, так как она завалена кодом Python 2. Если вы справитесь с этим, Luigi может стать вашим инструментом ETL, если у вас есть большие, длительные задания с данными, которые просто нужно выполнить.

Интерфейс старой macOS выглядит отлично. Но есть нюансы

После замены значков сторонних приложений использовать старую macOS становится куда приятнее

До macOS 11 Big Sur интерфейс операционной системы уже несколько лет не менялся. Поэтому даже macOS 10.14 Mojave выглядит вполне современно.

Те, кто не избалован переработанным дизайном, могут даже не сразу понять, что перед ними старая версия системы. Более того, визуальную разницу между macOS 10.14 Mojave и macOS 10.15 Catalina уловить вообще очень сложно.

Единственное, нужно понимать, что macOS в целом сегодня находится на переходном этапе. Это лучше всего заметно по значкам сторонних приложений. Первая часть уже обновилась под новые реалии macOS 11 Big Sur, вторая нет.

Тем не менее, точно такая же ситуация будет наблюдаться и на актуальной версии операционной системы, а не только на устаревшей.

В тему: Как сделать все иконки в macOS Big Sur ровными и аккуратными за 5 минут

Приходится ставить предыдущие версии сторонних приложений

Ума не приложу, почему разработчики некоторых приложений ограничивают их установку только новыми версиями macOS. Vectornator — яркий тому пример

Некоторые топовые разработчики требуют актуальную версию операционной системы для установки новых ревизий своих приложений. С выходом macOS 11 Big Sur, которая существенно изменилась внешне и функционально, это стало особенно заметно.

К примеру, для новой версии любимой RSS-читалки Reeder 5 нужна хотя бы macOS 10.15 Catalina. Это же касается записной книжки Good Notes 5 и фирменного офисного пакета Apple, в состав которого входят Pages, Numbers и Keynote.

Крутой бесплатный редактор векторной графики Vectornator, который я активно изучал ранее, сегодня требует минимум macOS 11 Big Sur. GarageBand, который я использовал для записи подкастов, также заводится только на актуальной ОС.

Конечно, выход есть. Можно искать более старые сборки приложений на «случайных» сайтах в сети. Но это не очень легально и вообще не эпл-вэй.

Справедливости ради, стоит отметить, что многие последние версии популярных программ заводятся даже на macOS 10.14 Mojave. Приятно обрадовала стабильная работа Affinity Photo.

11 ответов

Лучший ответ

Если я правильно понимаю, вы хотите что-то вроде этого:

(Здесь я преобразую значения в числа вместо строк, содержащих числа. Вы можете преобразовать их в и , если вы действительно этого хотите, но я не уверен, почему вы этого хотите.)

Причина, по которой ваш код не работает, заключается в том, что использование в столбце (второй в вашем ) не означает «выбрать строки, в которых значение равно« женский »» , Это означает, что нужно выбрать строки, в которых index — это «female», которых в вашем DataFrame может не быть.

218

BrenBarn
26 Апр 2014 в 06:12

В качестве альтернативы есть встроенная функция pd.get_dummies для таких назначений:

Это дает вам фрейм данных с двумя столбцами, по одному на каждое значение, встречающееся в w , из которых вы отбрасываете первый (потому что вы можете вывести его из того, что осталось). Новый столбец автоматически будет назван в качестве строки, которую вы заменили.

Это особенно полезно, если у вас есть категориальные переменные с более чем двумя возможными значениями. Эта функция создает столько фиктивных переменных, сколько необходимо для различения всех случаев. Будьте осторожны, чтобы не назначить весь фрейм данных одному столбцу, а вместо этого, если w может быть ‘male’, ‘female’ или ‘нейтральным’, сделайте что-то вроде этого:

Затем у вас остаются две новые колонки, дающие вам фиктивную кодировку «женщина», и вы избавились от колонки со строками.

7

galliwuzz
1 Дек 2016 в 10:27

Вы можете редактировать подмножество данных, используя loc:

В этом случае:

104

Jimmy Petersson
16 Фев 2015 в 12:27

Это очень компактно:

Еще один хороший:

8

Azz
24 Июл 2018 в 10:55

В также есть функция ` X1`, который вы можете использовать для автоматического выполнения этой работы. Он преобразует метки в числа: . См. этот ответ для получения дополнительной информации.

1

Roald
18 Ноя 2017 в 14:54

Вы также можете использовать с , т.е.

{{Х0}} :

Фрейм данных :

Используя для замены значений из словаря:

Результат:

Примечание: со словарем следует использовать, если все возможные значения столбцов в кадре данных определены в словаре, иначе он будет пустым для тех, которые не определены в словаре.

10

student
13 Мар 2018 в 22:20

Использование с

Если ваш столбец содержит больше строк, чем только и , в этом случае произойдет сбой , поскольку он вернет для других значений.

Вот почему мы должны связать это с :

Пример, почему не удается :

Для метода правильного мы связываем с , поэтому заполняем значениями из исходного столбца:

Erfan
27 Янв 2020 в 19:43

Небольшое изменение:

32

deckard
30 Апр 2016 в 16:34

Я думаю, что в ответе должно быть указано, какой тип объекта вы получаете во всех методах, предложенных выше: это Series или DataFrame.

Когда вы получите столбец по или (где, предположим, 2 — это номер вашего столбца), вы получите DataFrame. Так что в этом случае вы можете использовать методы DataFrame, такие как .

Когда вы используете или , вы возвращаете Series, а Series не имеют метода , поэтому вам следует использовать такие методы, как , и скоро.

Alex-droid AD
15 Окт 2018 в 11:43

Это также должно работать:

19

Nick Crawford
19 Авг 2016 в 20:35

См. pandas.DataFrame.replace () документы. ,

31

jfs
26 Мар 2016 в 15:08

Файлы виртуальных устройств

Чтобы понять, почему так происходит, нужно сначала познакомиться с файлами виртуальных устройств.

Когда первая версия Windows только появилась, она была не самостоятельной операционной системой, а оболочкой для системы MS DOS. А первая версия MS DOS появилась в 1981 году, и уже тогда предполагалось, что к компьютерам с MS DOS можно будет подключать разные устройства — принтеры, мыши, сканеры и так далее.

Чтобы устройства могли работать с операционной системой, нужны драйверы — специальные программы, которые объясняют системе, как работать с разными устройствами. Но во времена MS DOS драйверы работали с устройствами не напрямую, а через виртуальные файлы, и выглядело это примерно так:

1. Система записывает в этот файл какие-то данные.
2. Драйвер видит, что, например, в файл принтера поступили какие-то данные, и начинает их распечатывать.

Общее правило такое: файлы виртуальных устройств нужны для того, чтобы драйверам этих устройств было проще работать.

Эти файлы назывались так:

• CON
• AUX
• PRN
• LST
• COM0 и до COM9
• LPT0 и до LPT9 
• NUL

При этом неважно, большими буквами будет это написано или маленькими — в MS DOS регистр букв был некритичен. Эти названия зарезервированы системой, поэтому пользователь их не может использовать для своих нужд

А как только в MS DOS кто-то попытается создать папку или файл с таким именем, то система сразу выдаст ошибку

Эти названия зарезервированы системой, поэтому пользователь их не может использовать для своих нужд. А как только в MS DOS кто-то попытается создать папку или файл с таким именем, то система сразу выдаст ошибку.

Теперь поговорим о том, почему эта особенность MS DOS мешает нам создавать папки и файлы в Windows. Как это часто бывает в ИТ, всё дело в обратной совместимости.

Метод – 5: Dataframe из списка dicts

Мы можем передать списки словарей в качестве входных данных для создания фрейма данных Pandas. Имена столбцов по умолчанию используются в качестве ключей.

Пример –

 
# the example is to create 
# Pandas DataFrame by lists of dicts. 
import pandas as pd 
 
# assign values to lists. 
data =  
 
# Creates DataFrame. 
df = pd.DataFrame(data) 
 
# Print the data 
print(df) 

Выход:

    A      B      C      x      y      z 
0  10.0  20.0  30.0    NaN    NaN    NaN 
1   NaN   NaN   NaN  100.0  200.0  300.0 

Давайте разберемся в другом примере создания фрейма данных pandas из списка словарей с индексом строки и индексом столбца.

Пример – 2:

 
import pandas as pd 
 
# assigns values to lists. 
data =  
 
# With two column indices, values same 
# as dictionary keys 
dframe1 = pd.DataFrame(data, index =, columns =) 
 
# With two column indices with 
# one index with other name 
dframe2 = pd.DataFrame(data, index =, columns =) 
 
# print the first data frame 
print(dframe1, "\n") 
# Print the second DataFrame. 
print(dframe2) 

Выход:

             x    y 
first   1.0   2.0 
second  NaN NaN  
 
             x    y1 
first   1.0 NaN 
second NaN NaN 

Рассмотрим пример создания фрейма данных путем передачи списков словарей и строк.

Пример – 3:

 
# The example is to create 
# Pandas DataFrame by passing lists of 
# Dictionaries and row indices. 
import pandas as pd 
 
# assign values to lists 
data =  
 
# Creates padas DataFrame by passing 
# Lists of dictionaries and row index. 
dframe = pd.DataFrame(data, index =) 
 
# Print the dataframe 
print(dframe) 

Выход:

         x     y   z 
first    2   NaN   3 
second  10  20.0  30 

Мы обсудили три способа создания фрейма данных с использованием списков словаря.

Инструменты, проверенные временем

Вот список инструментов, которые мы рекомендовали в прошлом, но сейчас они не находятся в активной разработке. Возможно, вам удастся их использовать в краткосрочной перспективе, но мы не советуем вам создавать что-либо большого размера из-за присущей им нестабильности из-за отсутствия разработки.

Bubbles

Bubbles — это популярная среда Python ETL, упрощающая создание конвейеров ETL. Bubbles написан на Python, но не зависит от технологий. Он настроен для работы с объектами данных — представлениями наборов данных, являющихся ETL, — чтобы максимизировать гибкость в конвейере ETL пользователя. Если ваш конвейер ETL имеет много узлов с форматом -зависимое поведение, Пузыри могут быть решением для вас. Репозиторий Github не подвергался активной разработке с 2015 года, поэтому некоторые функции могут быть устаревшими.

mETL

mETL — это инструмент Python ETL, который автоматически создает файл YAML для извлечения данных из заданного файла и загрузки их в базу данных SQL. Это немного больше рук-по сравнению с некоторыми другими описанными здесь пакетами, но может работать с широким спектром источников данных и целевых объектов, включая стандартные плоские файлы, таблицы Google и полный набор диалектов SQL (включая Microsoft SQL Server). Недавние обновления предоставили некоторые настройки для обхода замедления, вызванного некоторыми драйверами Python SQL,так что это может быть пакет для вас, если вам нравится, что ваш процесс ETL похож на Python, но быстрее.

Carry

Carry — это пакет Python, который объединяет SQLAlchemy и Pandas. Это полезно для перехода между CSV и общими типами реляционных баз данных, включая Microsoft SQL Server, PostgreSQL, SQLite, Oracle и другие. Используя Carry,несколько таблиц могут быть перенесены параллельно, и в процессе могут выполняться сложные преобразования данных. Carry может автоматически создавать и сохранять представления на основе перенесенных данных SQL для использования в будущем.

Etlpy

Etlpy — это библиотека Python, предназначенная для оптимизации конвейера ETL, который включает в себя парсинг веб-страниц и очистку данных.Однако большая часть документации на китайском языке, поэтому он может не подойти вам, если вы не говорите по-китайски или не привыкли полагаться на Google Translate. Etlpy предоставляет графический интерфейс для разработки поисковых роботов / парсеров и инструментов для очистки данных. Создав инструмент, вы можете сохранить его как файл XML и передать его в механизм etlpy., который, по-видимому, предоставляет словарь Python в качестве вывода. Это может быть ваш выбор, если вы хотите извлечь большой объем данных, использовать для этого графический интерфейс и говорить по-китайски.

Пример 3: по строкам

В этом примере мы вычислим среднее значение всех столбцов по строкам или оси = 1. В этом конкретном примере среднее значение по строкам дает среднее значение или процент оценок, полученных каждым учеником.

import pandas as pd

mydictionary = {'names': ,
	'physics': ,
	'chemistry': ,
	'algebra': }

# create dataframe
df_marks = pd.DataFrame(mydictionary)
print('DataFrame\n----------')
print(df_marks)

# calculate mean along rows
mean = df_marks.mean(axis=1)
print('\nMean\n------')
print(mean)

# display names and average marks
print('\nAverage marks or percentage for each student')
print(pd.concat(, mean], axis=1))

Вывод:

DataFrame
----------
  names  physics  chemistry  algebra
0  Somu       68         84       78
1  Kiku       74         56       88
2  Amol       77         73       82
3  Lini       78         69       87

Mean
------
0    76.666667
1    72.666667
2    77.333333
3    78.000000
dtype: float64

Average marks or percentage for each student
  names          0
0  Somu  76.666667
1  Kiku  72.666667
2  Amol  77.333333
3  Lini  78.000000

В этом руководстве по Pandas мы узнали, как рассчитать среднее значение всего DataFrame, по столбцу (столбцам) и строкам.

Маленький, но мощный

Следующие ниже инструменты Python ETL не являются полноценными решениями ETL, но предназначены для выполнения тяжелой работы на определенной части процесса. Если вы смешиваете много инструментов, подумайте о добавлении одного из следующих.

odo

Это может быть наградой за лучшую маленькую библиотеку ETL на свете. имеет одну функцию — odo, и одну цель: легко переносить данные между разными контейнерами. Он также работает с небольшими контейнерами в памяти и большими контейнерами вне ядра.

Функция принимает два аргумента odo (источник, цель) и преобразует источник в цель. Итак, чтобы преобразовать кортеж (1, 2, 3) в список, выполните:

>>> from odo import odo
>>> odo((1, 2, 3), list)

Или для перехода между HDF5 и PostgreSQL выполните:

>>> odo('myfile.hdf5::/data', 'postgresql://user:pass@host::my-table')
Table('my-table', MetaData(bind=Engine(postgresql://user:****@host)), ...)

Odo работает под капотом, соединяя разные типы данных через (hodos означает «путь» по-гречески), поэтому, если один путь не работает, может быть другой способ выполнить преобразование.

Более того, odo использует собственные возможности загрузки CSV баз данных на основе SQL, которые значительно быстрее, чем при использовании чистого Python. Документация показывает, что Odo в 11 раз быстрее, чем чтение вашего CSV-файла в pandas, а затем его отправка в базу данных. Если вы обнаружите, что загружаете много данных из CSV в базы данных SQL, odo может стать для вас инструментом ETL.

Обратите внимание, что не обновлялся несколько лет, поэтому odo может быть не полностью стабильным. Но многие файловые системы обратно совместимы, так что это не может быть проблемой

ETLAlchemy

Этот легкий инструмент Python ETL позволяет выполнять миграцию между любыми двумя типами СУБД всего за 4 строки кода. ETLAlchemy может перенести вас от MySQL к SQLite, от SQL Server к Postgres или любой другой разновидности комбинаций.

Вот код в действии:

from etlalchemy import ETLAlchemySource, ETLAlchemyTarget

source = ETLAlchemySource("mssql+pyodbc://username:password@DSN_NAME")
target = ETLAlchemyTarget("mysql://username:password@hostname/db_name", 
                          drop_database=True)
target.addSource(source)
target.migrate()

Довольно просто, да?

Последний раз обновлялся в январе 2019 года, но сообщает, что они все еще находятся в активной разработке. Если вы хотите быстро переходить между разными вариантами SQL, этот инструмент ETL может быть для вас.

Riko

Основное внимание уделяет извлечению потоков неструктурированных данных. Благодаря множеству замечательных функций, таких как синхронные и асинхронные API-интерфейсы, небольшому объему вычислений и встроенной поддержке RSS/Atom, он отлично подходит для обработки потоков данных

Более того, отличная, а чистая библиотека Python прекрасно спроектирована. Вот пример того, как вы можете получить RSS-канал и проверить его содержимое (в данном случае поток сообщений в блоге с https://news.ycombinator.com):

>>> from riko.modules import fetch
# stream is an iterator of dictionaries containing info from 
# the RSS feed - a number of blog articles
>>> stream = fetch.pipe(conf={'url': 'https://news.ycombinator.com/rss'})
# Get the first item (blog article) in the iterator of dictionaries
>>> item = next(stream)
# Inspect information about the blog article
>>> item, item, item
('Gravity doesn’t care about quantum spin',
 'Chris Lee',
 'http://arstechnica.com/?p=924009')

(Результаты будут отличаться от приведенных выше, поскольку фид обновляется несколько раз в день).

Riko все еще находится в стадии разработки, поэтому, если вы ищете движок потоковой обработки, это может быть вашим ответом.

Locopy

Capital One создал мощный инструмент Python ETL с Locopy, который позволяет легко (раз) загружать и копировать данные в Redshift или Snowflake. API прост, понятен и выполняет свою работу.

Например, вот как вы можете загрузить данные из Redshift в CSV:

# Библиотека для взаимодействия с движком базы данных PostgreSQL
import pg8000
import locopy

# Информация вашего профиля
my_profile = "some_profile_with_valid_tokens"

# Настроить конфигурацию экземпляра Redshift
redshift_config = locopy.Redshift(dbapi=pg8000, 
   		 		  config_yaml="config.yml", 
   		 		  profile=my_profile)

with redshift_config as redshift:
    redshift.unload_and_copy(
        query="SELECT * FROM schema.table",
        s3_bucket="my_s3_bucket",
        export_path="my_output_destination.csv")

Он все еще активно поддерживается, поэтому, если вы ищете специально инструмент, который упрощает ETL с Redshift и Snowflake, обратите внимание на locopy

Как проверить вашу версию Pandas с Pip? [Терминал, оболочка, CMD]

Чтобы проверить вашу версию Pandas с PIP в вашей командной строке Windows, PowerShell, MacOS Terminal или Linux Shell, запустите Пип показывают панды Отказ Вторая строка вывода обеспечивает вашу версию Pandas.

$ pip show pandas
Name: pandas
Version: 1.0.3
Summary: Powerful data structures for data analysis, time series, and statistics
Home-page: https://pandas.pydata.org
Author: None
Author-email: None
License: BSD
Location: c:\users\xcent\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages
Requires: numpy, python-dateutil, pytz
Required-by: seaborn, get-all-tickers

Вот скриншот на моем компьютере Windows с использованием PowerShell:

Фирменные приложения и сервисы Apple работают очень плохо

На особенно старых macOS вместо приложения «Музыка» для прослушивания Apple Music придётся использовать iTunes

Именно из-за того, что большинство приложений Apple обновляет вместе с самой macOS, полноценно использовать экосистему компании на старом Mac становится не очень комфортно.

К примеру, любимые «Заметки» Apple на macOS 10.14 Mojave отказались открывать львиную долю записей. Там очень много профессиональных «зарисовок», поэтому мне пришлось поспешно переносить их в Simplenote на другом Mac.

В тему: 20 неизвестных фишек Заметок в iOS. Меняем цвет текста, создаём таблицы

Что интересно, старые «Заметки» просто не показывают записи с неподдерживаемыми данными, которые формировались в новых.

Более того, на macOS 10.14 Mojave нет отдельного приложения «Музыка» для прослушивания Apple Music, которое появилось в macOS 10.15 Catalina. Это же касается «Подкастов» и Apple TV.

В тему: Отказался от Apple Music в пользу Spotify. Стало хорошо, да не очень

Синхронизация с iPhone на базе iOS 14.5 через iTunes без проблем завелась. Сначала даже странно было осознать, что она не всегда находилась в Finder.

iPhone на последней iOS без проблем синхронизируется с Mac даже при использовании достаточно старой macOS

Кстати, iCloud работает без проблем. «Календарь» и «Почта» также вопросов не вызвали, хотя их и можно легко заменить альтернативами.

Очевидно:

При использовании старой macOS ещё есть мелкие проблемы

Вместо одного комплексного эмодзи некоторые смайлики также показываются двумя раздельными

Нет многих эмодзи. Как и в случае с iOS, свежие наборы с фирменными смайликами появляются вместе с обновлениями самой операционной системы.

Вместо неизвестных символов та же macOS 10.14 Mojave показывает знаки вопросов, что порой очень сильно раздражает.

Обновления из App Store. Не знаю, с чем конкретно это связано, но при использовании macOS 10.14 Mojave апдейты из магазина приложений часто нельзя установить.

Проблема решается перезагрузкой компьютера и повторным запуском.

Не работают новые фишки AirPods. На старой macOS не работает автоматическое переключение наушников между источниками.

Не все его открыто любят, но подобных примеров в будущем будет появляться всё больше.

В тему: Новая функция AirPods очень расстроила. Советую её отключить

Проблемы с AirDrop и режимом модема. Также не раз сталкивался с этими нюансами, которые никогда не возникали на macOS 11 Big Sur.

Более простая альтернатива

Использование инструментов Python ETL — один из способов настроить вашу инфраструктуру ETL. Однако, как и в случае со всеми проектами кодирования, это может быть дорогостоящим, трудоемким и полным неожиданных проблем.

Если вы просто хотите синхронизировать, хранить и легко получать доступ к своим данным, Panoply для вас. Вместо того, чтобы тратить недели на кодирование конвейера ETL на Python, сделать это за несколько минут и щелкнуть мышью с Panoply. Это единственный инструмент конвейера данных, который легко помещает все ваши бизнес-данные в одно место, предоставляет всем сотрудникам неограниченный доступ, который им нужен, и не требует обслуживания. Кроме того, у Panoply есть встроенное хранилище, поэтому вам не нужно манипулировать несколькими поставщиками, чтобы обеспечить поток данных.

По материалам

Ресурсы и дальнейшее чтение

Вы можете проверить новейшие версии Pandas здесь: https://pandas.pydata.org/docs/whatsnew/index.html.

Если вам нужно получить переподготовку на пандах, посмотрите мои «5 минут до введения Pandas» в этом блоге Finxter.

Для более тщательного учебника посмотрите нашу углубленную книгу Кофе-брейк Пандас (Amazon Link).

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python одноклассники (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Оригинал: “https://blog.finxter.com/how-to-check-the-pandas-version-in-your-script/”

Хорошо, что Apple не продолжает обновлять старые Mac

Даже достаточно ресурсоёмкий Google Chrome работает на старой macOS достаточно уверенно — в последние месяцы использовал его как основной браузер

Каждая следующая версия macOS на том же Mac работает медленнее предыдущей.

Не обращал на это внимания, пока Apple не выпустила Big Sur с переработанным интерфейсом и обилием новых фишек. Новинка оказалась куда тяжелее предшественниц.

Тестировал быстродействие macOS 11 Big Sur, macOS 10.15 Catalina и macOS 10.14 Mojave на базовом MacBook Air 2019 года. Актуальная операционная система работает не так уж быстро, если сравнивать её с парой предыдущих.

В тему: Откатился с macOS Big Sur на Mojave. Mac теперь просто летает

Обновление до macOS Big Sur не получили MacBook Air 2012-го, MacBook Pro начала 2013-го, Mac mini 2012-го, а также iMac 2012 года и старее.

Не советуем обходными путями устанавливать macOS Big Sur на компьютеры Apple, которые официально не поддерживают это обновление

Есть обходные пути, как установить macOS Big Sur на неподдерживаемые Mac, но в этом нет большого смысла. Старым компьютерам Apple не хватит быстродействия на все красоты новой системы, а также обилие её новых фишек.

Справедливости ради:

Dataframe loc [] примеры

Давайте посмотрим на некоторые примеры использования атрибута объекта DataFrame. Но, во-первых, мы создадим образец DataFrame для нас для использования.

import pandas as pd

d1 = {'Name': , 'ID': , 'Role': }

df = pd.DataFrame(d1)

print('DataFrame:\n', df)

Выход:

DataFrame:
    Name  ID Role
0  John   1  CEO
1  Jane   2  CTO
2  Mary   3  CFO

1. loc [] с одной этикеткой

row_1_series = df.loc
print(type(row_1_series))
print(df.loc)

Выход:

Name    Jane
ID         2
Role     CTO
Name: 1, dtype: object

row_0_2_df = df.loc]
print(type(row_0_2_df))
print(row_0_2_df)

Выход:

   Name  ID Role
0  John   1  CEO
2  Mary   3  CFO

3. Получение единого значения

Мы можем указать этикетки строки и столбцов, чтобы получить одно значение из объекта DataFrame.

jane_role = df.loc
print(jane_role)  # CTO

4. Ломтик с LOC []

Мы также можем передавать ломтик этикеток в том случае, в этом случае этикетки начала и остановки будут включены в объект серии результатов.

roles = df.loc
print(roles)

Выход:

0    CEO
1    CTO
Name: Role, dtype: object

5. loc [] С массивом логических ценностей

row_1_series = df.loc]
print(row_1_series)

Выход:

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO

Поскольку содержит DataFrame 3 строк, длина массива должна быть 3. Если аргумент логической длины массива не совпадает с длиной оси, IndexError: вещь неправильная длина Поднялся.

6. LOC [] с условными утверждениями

data = df.loc > 1]
print(data)

Выход : DataFrame строк, где идентификатор больше 1.

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO
2  Mary   3  CFO

7. DataFrame LOC [] с Callable Function

Мы также можем использовать функцию лямбда с атрибутом dataframe loc [].

id_2_row = df.loc == 2]
print(id_2_row)

Выход:

   Name  ID Role
1  Jane   2  CTO