В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах. Перед вами — перевод, а оригинал вы можете найти в блоге towardsdatascience.com.


Фото с сайта Unsplash. Автор: Hitesh Choudhary

Получение такого же результата на Python, как и при SQL-запросе

Часто при работе над одним проектом нам приходится переключаться между SQL и Python. При этом некоторые из нас знакомы с управлением данными в SQL-запросах, но не на Python, что мешает нашей эффективности и производительности. На самом деле, используя Pandas, можно добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах.

Сегодня речь пойдет о пакете Pandas. Данный пакет делает Python мощным инструментом для анализа данных. Пакет дает возможность строить сводные таблицы, выполнять группировки, предоставляет удобный доступ к табличным данным, а при наличии пакета matplotlib дает возможность рисовать графики на полученных наборах данных. Далее будут показаны основы работы с пакетом, такие как загрузка данных, обращение к полям, фильтрация и построение сводных.

Мне кажется, в каждом языке программирования есть моменты, которые требуют повышенной концентрации внимания или больше практики для своего понимания. Python в этом плане не исключение, и сегодня я расскажу вам о нескольких каверзных вопросах, с которыми вы можете столкнуться как в повседневной разработке, так и в ходе прохождения собеседования.

Начните записывать мысли, чтобы усилить мышление. Этот совет я слышал много раз, но только в этом году решил сам попробовать. Результаты так впечатлили, что я решил описать опыт и поделиться теоретическими рассуждениями.

Что же я получил после полугода использования мышления письмом?

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «User stories are not requirements» автора Пер Лундхольм (Per Lundholm).

Слоны – не жирафы, а пользовательские истории – это не требования. Они имеют и общие черты и общий контекст, однако это не ставит между ними знак равенства. Тем не менее, многие полагают, что пользовательские истории являются своего рода новым прочтением того, что традиционно называется требованиями к программному обеспечению — ведь, должны же быть требования на проекте, правильно? Так вот, я отвечу — нет, и еще раз нет. Во – первых, это не требования, во – вторых, требования — это не то, что нам на самом деле нужно. Пользовательские истории — это прежде всего шанс увидеть различные варианты реализации, чтобы потом можно было воспользоваться открывшимися возможностями. А требования… это решить все наперед, чтобы потом в этом увязнуть.

Демонстрация проекта Python с пользовательским интерфейсом никогда не была такой простой. С помощью Streamlit Framework вы можете создавать браузерный пользовательский интерфейс, используя только код Python. В этой статье мы будем создавать пользовательский интерфейс для программы лабиринта, подробно описанной в предыдущей статье.

Streamlit

Streamlit — это веб-фреймворк, предназначенный для исследователей данных для простого развертывания моделей и визуализаций с использованием Python. Это быстро и минималистично, а также красиво и удобно. Есть встроенные виджеты для пользовательского ввода, такие как загрузка изображений, ползунки, ввод текста и другие знакомые элементы HTML, такие как флажки и переключатели. Всякий раз, когда пользователь взаимодействует с потоковым приложением, сценарий python перезапускается сверху вниз, что важно учитывать при рассмотрении различных состояний вашего приложения.
Вы можете установить Streamlit с помощью pip:

pip install streamlit

И запустите streamlit в скрипте Python:

streamlit run app.py

Варианты использования

В предыдущей статье мы создали программу на Python, которая будет проходить лабиринт, учитывая файл изображения и начальное/конечное местоположения. Мы хотели бы превратить эту программу в одностраничное веб-приложение, где пользователь может загрузить изображение лабиринта (или использовать изображение лабиринта по умолчанию), настроить начальное и конечное местоположение лабиринта и увидеть пройденный лабиринт.

Как сделать крутые, полностью интерактивные графики с помощью одной строки Python



Когнитивное искажение о невозвратных затратах (sunk cost fallacy) является одним из многих вредных когнитивных предубеждений, жертвой которых становятся люди. Это относится к нашей тенденции продолжать посвящать время и ресурсы проигранному делу, потому что мы уже потратили — утонули — так много времени в погоне. Заблуждение о заниженной стоимости применимо к тому, чтобы оставаться на плохой работе дольше, чем мы должны, рабски работать над проектом, даже когда ясно, что он не будет работать, и да, продолжать использовать утомительную, устаревшую библиотеку построения графиков — matplotlib — когда существуют более эффективные, интерактивные и более привлекательные альтернативы.

За последние несколько месяцев я понял, что единственная причина, по которой я использую matplotlib, — это сотни часов, которые я потратил на изучение сложного синтаксиса. Эти сложности приводят к часам разочарования, выясняя на StackOverflow, как форматировать даты или добавить вторую ось Y. К счастью, это прекрасное время для построения графиков в Python, и после изучения вариантов, явным победителем — с точки зрения простоты использования, документации и функциональности — является библиотека plotly. В этой статье мы погрузимся прямо в plotly, изучая, как создавать лучшие графики за меньшее время — часто с помощью одной строки кода.

Приветствую, хабровчане и другие пользователи интернета. Сегодня я начну цикл статей, посвящённых созданию Discord-бота с помощью библиотеки discord.py. Мы рассмотрим создание как и примитивного бота, как и "продвинутого" бота с модулями. В этой статье мы сделаем стандартную команду и ещё одну небольшую команду. Начнём!

Создание бота и получение токена

Для того, чтобы добавить бота на сервер нужно создать свое приложение и во вкладке General Information скопировать Client ID.

А вы знали о том, что то, что вы сейчас читаете, это — данные? Вы видите слова, но на серверах всё это хранится в виде данных. Эти данные можно куда-то скопировать, можно разобраться в их структуре, с ними можно сделать что-то ещё. Собственно говоря, только что мы привели упрощённое описание веб-скрапинга. Скраперы просматривают код, из которого созданы веб-сайты (HTML-код), или работают с базами данных, и вытаскивают отовсюду те данные, которые им нужны. Практически каждый веб-сайт можно подвергнуть скрапингу. На некоторых сайтах применяются особые меры, которые мешают работе веб-скраперов. Но тот, кто достаточно хорошо знает своё дело, способен успешно собрать данные с 99% существующих сайтов.



Если вы не знали о том, что такое веб-скрапер, то теперь вы, в общих чертах, об этом знаете. А это значит, что мы можем заняться тем, ради чего вы, вероятно, начали читать эту статью. Мы сможем приступить к разговору о заработке на скрапинге. Такой заработок, кстати, не так сложен, как может показаться на первый взгляд. На самом деле, все методы и примеры, которые я собираюсь вам показать, укладываются в менее чем 50 строк кода. А изучить всё это можно буквально за несколько часов. Собственно говоря, полагаю, что сейчас вы вполне готовы к тому, чтобы узнать о трёх способах заработка с помощью веб-скрапинга.

Кому адресована статья

В данной публикации я хочу помочь начинающим и «не очень» бизнес-аналитикам, менеджерам проектов, владельцам продуктов, желающим сделать свой первый сайт и всем-всем, кому надо сделать макет сайта или приложения, а он не знает с какой стороны подступиться к делу.

В сети интернет масса материалов на эту тему, но в большинстве своем они или слишком поверхностны, либо требуют знания терминологии и опыта работы с конкретной системой для создания прототипов. Не претендуя на «создание золота», я все же надеюсь, что моя статья будет полезна и интересна желающим погрузиться в славный мир создания макетов с помощью современных средств, а не путем создания рисунков в Paint, Word или Excel. То есть, эта статья для «чайников» в части создания рабочих прототипов.

Сначала я кратко опишу, что такое прототип и UI/UX дизайн, потом опишу инструменты для их создания, а в конце статьи пошагово разберу небольшой пример создания прототипа в одном из инструментов – Figma.

А/Б тестирование – один из основных инструментов продакт менеджмента, пока еще не придумали более надежного и дешевого способа достоверно оценить влияние одного конкретного изменения на бизнес-метрики продукта, изолировав его от всех остальных факторов.

В этой статье я хочу рассказать об альтернативном методе тестирования изменений в продукте: тестировании переплетением, в англоязычной литературе – interleaving testing. Чтобы раскрыть его достоинства и недостатки, мы будем частно сравнивать его с традиционным A/B тестом, но не потому что это какой-то новый более совершенный способ, который быстрее и точнее, и должен заменить собой A/B тесты. Это дополнительный инструмент для менеджера продукта с другой областью применения и отвечающий на другой вопрос, сравнение просто позволяет легко показать, в чем отличия и сильные стороны тестов переплетением.

Краткое содержание:

• Почему переплетение быстрее A/B теста
• Когда можно применять тест переплетением
• В чем отличие результатов A/B теста и переплетения
• Как комбинировать сильные стороны переплетения и A/B теста

Привет всем. Я начинаю серию интервью про управление клиентской ценностью и про клиентский опыт. В дальнейшем и про другие темы, связанные с развитием бизнеса и менеджментом. С каждым новым выпуском будем погружаться в ту или иную тему все глубже.

Меня зовут Роман Нохрин (Р), а отвечать на вопросы будет эксперт — Арсен Даллакян (А), управляющий партнер консалтинговой компании Russian Behavioral Unit.

(Р) Итак, переходим сразу к вопросу: хочется понять, чтобы синхронизировать разговор, о чем вообще мы будем говорить. Что такое customer experience (СХ), customer experience management (CEM)? Что я слышу от других: у очень большого количества людей это сводится к слову сервис. И хочется понять: что это на самом деле такое, как управлять и где болит?

(А) Да, это есть боль.

Если пользователь получил классный клиентский опыт, он скоро вернётся за новой покупкой. Как убедиться, что всё прошло хорошо (или, наоборот, узнать о критических проблемах)? Спросить у клиента.

Теперь всё больше компаний используют решения для работы с user feedback. Они позволяют не только собирать и анализировать отзывы, но и напрямую улучшать сustomer experience.

Введение
Что такое DoR
Зачем нужен DoR
Где применять DoR
Когда применять DoR
INVEST модель
Заключение
Список литературы

Введение

Наверняка вы не раз слышали, скорее даже использовали с командой артефакт Scrum — Definition of Done далее по тексту — DoD. Возможно, используете его, даже не осознавая этого. О DoD написано много русскоязычных статей. О нём говорят на конференциях, и тренингах. Разобраться для чего нужен этот артефакт, и найти примеры не трудно. DoD определяет критерии, по которой каждый член команды понимает, что задача закрыта. Глубинная цель — синхронизировать понятие Done, между каждым членом команды. Над этими критериями, часто, команда трудится во время ретроспективы. Существует похожий артефакт, о котором почему-то нет упоминания в русскоязычных ресурсах о Scrum, а там где этот артефакт упоминается, не даётся никаких разъяснений что это, зачем нужен, и как использовать.

Скорее всего, в вашей команде звучали фразы наподобие: «Мы завалили цель, потому что неправильно оценили задачу», или «Наш PO опять пришёл с задачей без должного описания». В моей команде, подобные “сигналы” появлялись не один раз, и я долго искал способ, чтобы решить эту проблему.

Автоматические системы модерации внедряются в веб-сервисы и приложения, где необходимо обрабатывать большое количество сообщений пользователей. Такие системы позволяют сократить издержки на ручную модерацию, ускорить её и обрабатывать все сообщения пользователей в real-time. В статье поговорим про построение автоматической системы модерации для обработки английского языка с использованием алгоритмов машинного обучения. Обсудим весь пайплайн работы от исследовательских задач и выбора ML алгоритмов до выкатки в продакшен. Посмотрим, где искать готовые датасеты и как собрать данные для задачи самостоятельно.

В этой статье я рассказываю о самых основных принципах выяснения правды в условиях, когда собеседник не склонен быть полностью честным. Чаще всего вас обманывают не по злому умыслу, а по множеству других причин. Например, из-за личных заблуждений, плохой памяти или чтобы вас не расстраивать. Часто, когда речь идет о наших идеях, мы склонны к самообману. Методика проблемных интервью позволяет выявить факты с высокой степенью достоверности.

Я в тестировании 12 лет, работал в Naumen и Яндексе. Сейчас руковожу отделом тестирования из 150 человек в Контуре и продолжаю работать тестировщиком в одной из команд.

После полугодовых performance review менеджеры из разных команд рассказали, какие цели поставили своим тестировщикам. У каждого пятого была такая: «Научиться оценивать сроки на тестирование задач». Часто такой «оценки сроков» хотят не только от тестировщиков, но и от разработчиков.

Оценка сроков в 95 % случаев. Спасибо, xkcd.

Я считаю абсолютно вредной практику, когда исполнитель оценивает сроки на выполнение отдельной задачи. Это напрямую связано с отсутствием системного образования и низкими требованиями к менеджерам.

Сейчас объясню, как это работает.

Это пятничная статья про применение современных бизнес-методик в повседневной жизни. Прошу воспринимать с юмором.

Все мы знаем это “чудесное” чувство, когда подходит конец спринта, квартала или даже года, а впереди ожидает отчетный период. Пока ты работаешь над задачей, все понятно и адекватно. Как только появляется необходимость четко отследить результаты (и оценить свою работу), из небытия сваливается огромное количество метрик и мешает сосредоточиться.

Все мы с вами плывем в огромном море данных – и они действительно могут помочь улучшить процесс продаж. Но какие выбрать? Одна из самых актуальных проблем, с которой сталкиваются сегодня менеджеры по продажам и маркетологи – настройка отчетности. И эта настройка заключается в понимании того, что именно даст команде четкое видение ситуации и потребует от самих исполнителей наименьших усилий для отслеживания и расчетов.

28 марта в Москве пройдет международная конференция по продуктовому маркетингу и гроусхакингу Epic Growth Conference (http://egconf.ru/). Более 800 топовых специалистов по продуктам соберутся, чтобы вдохновиться практиками роста и завести полезные знакомства!

Докладчики Epic Growth Conference 2019

• Илья Красинский (CEO Rick.ai)
• Оркун Озбатур (Senior Product Manager, Amazon)
• Байрам Аннаков (CEO Apps in the Air);
• Андрей Законов (Director of Growth, ВКонтакте);
• Михаил Трутнев (COO Ultimate Guitar);
• Егор Федоров (CMO Indriver);
• Михаил Цвик (Product Manager, Revolut);
• Юлия Кардаш (Head of Marketing, VCV);
• Игорь Лутц (Консультант по инновационным проектам);