Работа с pandas.DataFrame может превратиться в неловкую кучу старого (не очень) доброго спагетти-кода. Я и мои коллеги часто используем эту библиотеку, и хотя мы стараемся придерживаться хороших практик программирования, иногда мы все равно мешаем друг другу, создавая запутанный код.

Я собрала несколько советов и подводных камней, которых следует избегать, чтобы сделать код на pandas чистым. Надеюсь, вам они тоже будут полезны. Также я буду ссылаться на классическую книгу Роберта Мартина «Чистый код: создание, анализ и рефакторинг».

В этой заметке я хочу разобрать несколько «парадоксов» в данных, о которых полезно знать как начинающему аналитику данных, так и любому человеку, кто не хочет быть введенным в заблуждение некорректными статистическими выводами.

За рассматриваемыми примерами не кроется сложной математики помимо базовых свойств выборки (таких, как среднее арифметическое и дисперсия), зато такие кейсы могут встретиться и на собеседовании, и в жизни.

Dear Habr, I am writing to share my experience... ой, кажется, я переобучилась на вариантах части Writing. В общем, я пишу эту небольшую статью, чтобы поделиться личным способом сдачи международного экзамена по английскому языку, рассказать о подготовке, мотивации и издержках.

А также — причём тут история знакомства Илона Маска с Grimes.

Сегодня я наткнулась на статью в Википедии о Василиске Роко и удивилась как минимум двум вещам: во-первых, что в нашу эпоху постоянных обсуждений перспектив развития искусственного интеллекта и связанных с этим страхов о нём не вспоминают на просторах интернета, а во-вторых, что на Хабре до сих пор нет ничего в поиске по такому запросу (а что, если все упоминания просто удалены в начале 2010-х? Но об этом ниже)

Промпт: интерактивная визуализация сети транзакций, абстракция на белом фоне

Говорят, хорошая визуализация данных лучше тысячи слов о них, и с этим трудно спорить.

Эта статья посвящена написанию приложения на Python для интерактивной визуализации графов. В первой части представлен краткий обзор использованных средств и библиотек, а также свойства приложения. Во второй половине — технические детали, касающиеся использования NetworkX, Plotly и Dash, и собственно код.

В результате всего за 300 строк на Python получится веб-приложение с пользовательским интерфейсом, отображающим ориентированный граф с несколькими селекторами для настройки используемых данных.