Generate a #Python #Pandas DatetimeIndex of datetime values, specifying the frequency, by passing freq and a code:

pd.date_range(start='2026-03-01', end='2026-05-01', freq='8h')

This returns a 184-element DatetimeIndex with evenly-spaced datetime values in that period.

Germ of a PANDAmic
🐼🐼🐼
Erreger einer PANDAmie

*BA DUM TSS*

#KätToon #Panda #badpuns #schlechteWortwitze #Pandas #pandenic #Pandemie

Generate a #Python #Pandas DatetimeIndex of datetime values with https://pd.date_range:

https://pd.date_range(start='2026-03-01', end='2026-05-01', periods=10)

This returns a 10-element series with evenly-spaced datetime values in that period.

🌗 範疇論給予 DataFrame 的啟示
➤ 從繁瑣 API 到簡約架構:以數學視角重構數據框架設計
https://mchav.github.io/what-category-theory-teaches-us-about-dataframes/
在處理數據分析時,我們常被龐大的 API 數量(如 pandas 的數百種方法)所困擾。作者在開發自有框架時,引用了 Petersohn 等人關於「Dataframe 代數」的研究,透過將 200 多種操作簡化為 15 個核心算子,成功釐清了數據框架的底層結構。文章進一步分析了這些算子如何透過結構重組(Restructuring)、合併(Merging)與配對(Pairing)這三大模式運作,並探討了為何這些模式能成為數據處理的基礎。最終,作者指出範疇論(Category Theory)提供了超越現有框架的數學視角,能更深入地解釋數據與模式轉換的本質,為構建更精簡、優雅的數據框架指明瞭方向。
+ 這篇文章精準地擊中了長期使用 Pandas 的痛點,許多函數確實只是同一個邏輯的變體,
#數據科學 #軟體架構 #範疇論 #Pandas
What Category Theory Teaches Us About DataFrames

Every dataframe library ships with hundreds of operations. pandas alone has over 200 methods on a DataFrame. Is pivot different from melt? Is apply different from map? What about transform, agg, applymap, pipe? Some of these seem like the same operation wearing different hats. Others seem genuinely distinct. Without a framework for telling them apart, you end up memorizing APIs instead of understanding structure.

The Strait of Hormuz is closed — which, we know, is stopping oil exports.

But a lot of the world's fertilizer also comes from there.

How much? And which countries depend on it?

That's what we analyze, with #Python #Pandas, in the latest Bamboo Weekly!

Check it out: https://BambooWeekly.com

I'm tired of this #Pandas useless warning.

In what world do they think it's anything but annoying to warn people about one of the most common regular expression feature? Plus, using non-capturing groups is irrelevant to a simple match and would be more verbose.

Have a #Python #Pandas series with datetime values, and want all those until now? Compare with pd.Timestamp.now():

df.loc[ pd.col('when') < pd.Timestamp.now() ]

This returns the rows from df where the "when" column is before now.

Want to check whether a #Python #Pandas series contains another string? Use .str.contains:

df['x'].str.contains('a')

This returns a boolean series, whose index matches that of df.

Keep only those rows containing 'a':

df.loc[ pd.col('x').str.contains('a') ] # Pandas 3 syntax

Рейтинг языков программирования на GitHub: анализ 2024–2025 в JupyterLab и Anaconda

Мы не стали спорить с TIOBE и RedMonk и собрали свой рейтинг языков программирования на основе GitHub. Данные за 2024–2025 показывают неожиданные вещи: JavaScript впереди, TypeScript резко растёт, а Rust и Go выигрывают по качеству проектов. Разбираем, что стоит за цифрами и где могут быть искажения.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/1017990/

#Python #GitHub_API #JupyterLab #анализ_данных #визуализация_данных #pandas #рейтинг_языков_программирования #репозитории #Data_Engineering #hostkey

Рейтинг языков программирования на GitHub: анализ 2024–2025 в JupyterLab и Anaconda

Автор: Иван Богданов, Технический писатель  Каждый раз, когда выходит новый рейтинг языков программирования типа TIOBE или RedMonk , в комментариях начинается одно и то же. Python не может быть...

Хабр

Dinge, die mich davon abhalten, noch produktiver in meiner Arbeit zu sein:

- HTTP Error 503 einer gewissen API (mal wieder...)
- marodes Streckennetz der #Bahn
- dieser eine Spezialfall in #pandas, den ich schon wieder vergessen habe
- unbefugte Personen im Gleis
- #PyCharm "updating skeletons"/ "indexing"
- "Dieser Zug fährt heute nur bis Ahrensburg. Grund dafür sind Maßnahmen zur Stabilisierung des Betriebsablaufs."
- Windows macht ein Update

#Pendler #Python #Coding #Montagslaune 😂