Principaux trucs et astuces Python pour les projets de science des données

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Python est un excellent langage pour les développeurs.

Dans cet article, nous avons listé les meilleurs Hacks et astuces Python pour les projets de science des données.

 

Les meilleurs Hacks et astuces Python pour les projets de science des données

 

Black

Comment vous sentez-vous le samedi soir après avoir complètement sali la maison ? Vous vous sentez terrifié à l’idée de tout nettoyer le dimanche, n’est-ce pas ? Comment vous sentiriez-vous si, le dimanche matin, tout se nettoyait tout seul ? Est-ce que cela semble trop beau pour être vrai ?

Et bien, ça ne l’est pas lorsque vous utilisez Black. Black est connu comme le formateur de code sans compromis. Vous pouvez écrire du code selon votre style et la façon dont vous voulez écrire. Black étant un formateur de code, le mettra en forme de manière cohérente.

En tant que développeur, vous pouvez vous concentrer sur la logique et non sur la structure du code. Cela rendra le codage vraiment plus rapide.

 

Mélanger Python et R

C’est une excellente combinaison car elle vous permet de passer des variables entre eux. Ces deux langages de programmation open-source vous aident à vous lancer dans des projets de science des données. D’une part, Python fournit une interface facile pour visualiser les mathématiques dans le code, et d’autre part, R combine la partie analyse statistique.

 

Placer les coordonnées dans l’ensemble de données vers Google maps avec facilité

Google Maps est l’une des applications les plus riches en données que vous rencontrerez. Si vous voulez trouver une relation entre deux variables, vous avez la possibilité d’utiliser des diagrammes de dispersion. Cependant, vous ne les utiliserez pas lorsque vous aurez affaire à la latitude et à la longitude. La meilleure chose à faire est de reporter ces points sur une vraie carte. Cela vous aidera à visualiser et à résoudre facilement un problème particulier.

Avec l’aide de ‘gmplot’, vous pouvez générer du JavaScript et du HTML pour rendre toutes les informations que vous aimeriez avoir en plus de Google Maps.

 

Savoir combien de temps vous passez sur vos projets de science des données

L’une des tâches importantes et chronophages d’un projet de science des données est le nettoyage et le prétraitement des données. Généralement, un scientifique des données passe 60 à 70 % de son temps à nettoyer les données. 

Pour savoir combien de temps vous passez et suivre vos progrès, vous pouvez utiliser la fonction ‘progress_apply’. Elle vous facilite grandement la vie.