Python Tutorial

Apprenez à utiliser pytest-mock, de la configuration et des principes fondamentaux aux techniques avancées pour des tests pratiques.

Apprenez à gérer les threads et les processus avec le module multiprocessus de Python. Découvrez les techniques clés de la programmation parallèle. Améliorez l'efficacité de votre code grâce à des exemples.

Apprenez les principes fondamentaux de la mise en œuvre de l'encapsulation dans la programmation orientée objet de Python.

Les erreurs et les exceptions peuvent entraîner l'échec du programme ou un comportement inattendu, et Python est livré avec un ensemble robuste d'outils permettant d'améliorer la stabilité du code.

Apprenez à analyser, explorer, modifier et remplir des fichiers XML avec le paquetage Python ElementTree, les boucles for et les expressions XPath.

Dans ce tutoriel, apprenez à mettre en œuvre des décorateurs en Python.

Découvrez une méthode de développement Python simple, amusante et productive en vous familiarisant avec VSCode, ses extensions et ses fonctionnalités.

Apprenez à valider vos données avec Great Expectations en Python grâce à ce tutoriel de bout en bout !

.loc sélectionne les données à l'aide de noms de lignes et de colonnes (étiquettes), tandis que .iloc utilise des indices numériques (positions). Apprenez à utiliser les deux en vous appuyant sur des exemples.

Apprenez à détecter la multicollinéarité dans les modèles de régression à l'aide du facteur d'inflation de la variance (VIF), un outil de diagnostic clé. Ce tutoriel explique comment le VIF est calculé, comment interpréter ses valeurs et les techniques pour traiter un VIF élevé afin d'améliorer la fiabilité de votre modélisation de régression.

Apprenez à corriger l'avertissement SettingWithCopyWarning de Pandas : Une valeur tente d'être définie sur une copie d'une tranche d'un DataFrame.

Dans PySpark, nous pouvons supprimer une ou plusieurs colonnes d'un DataFrame en utilisant la méthode .drop("column_name") pour une seule colonne ou .drop(["column1", "column2", ...]) pour plusieurs colonnes.