Векторизованные операции с pandas GroupBy

При работе с большими наборами данных в Python использование пользовательских lambda-функций внутри конвейеров обработки данных может значительно замедлить время выполнения. Чтобы создавать эффективные рабочие процессы, необходимо понимать, как использовать встроенные векторизованные операции для быстрой группировки и агрегации данных. Этот курс научит вас мыслить в векторизованном стиле при выполнении сложных групповых вычислений. Вы перейдете от написания медленных итеративных циклов к выполнению высокооптимизированных преобразований данных. Понимая фундаментальные механизмы того, как данные группируются, разделяются и объединяются, вы будете писать чистый, профессиональный код, который работает невероятно быстро. Чему вы научитесь: - Понимать фундаментальные механизмы паттерна split-apply-combine в pandas - Заменять медленные пользовательские lambda-функции на встроенные высокопроизводительные векторизованные операции - Группировать и агрегировать реальные транзакционные данные с использованием продвинутой группировки по нескольким столбцам - Применять эффективные методы фильтрации к сгруппированным наборам данных без потери производительности - Структурировать рабочие процессы анализа данных с использованием современных аннотаций типов Python и стандартов чистого кода Этот текстовый курс начинается с основных определений и фундаментальных концепций группировки, после чего вас ждут пошаговые практические упражнения по рефакторингу. Вы прочитаете понятные объяснения, проанализируете оптимизированные фрагменты кода и узнаете, как именно измерять и повышать скорость выполнения. Курс предназначен для начинающих и пользователей среднего уровня Python, а также аналитиков данных, которые хотят писать более быстрый и идиоматичный код для Data Science. Опыт продвинутой оптимизации не требуется. Начните писать более чистые и быстрые конвейеры данных уже сегодня.