Учебники по Python

Создайте Python‑агента с Gemini 4 Argon, вызовом функций и профилированием, затем проверьте его патчи скрытыми тестами, бенчмарками и стоимостью API.

Изучите pandas — от установки до анализа; каждый пример проверен на pandas 3.1.

Изучите PySpark на исполняемом коде: настройте PySpark 4.3, выбирайте, фильтруйте, агрегируйте и соединяйте DataFrame, выполняйте запросы Spark SQL и сегментируйте клиентов с помощью pyspark.ml.

Узнайте, как Polars read_csv() помогает эффективно загружать данные CSV в Python: работа с большими наборами, определение схем и оптимизация производительности.

Узнайте, как переименовывать столбцы в pandas с .rename(), df.columns и .set_axis(), а также функции Python для snake_case и способы исправления KeyError и ValueError.

Узнайте, как использовать pandas.melt() для преобразования DataFrame из широкого в длинный формат на практических примерах и с типовыми сценариями.

Научитесь проверять свои данные с помощью Great Expectations в Python в этом сквозном руководстве!

Узнайте о самом популярном модель-независимом алгоритме обучения с подкреплением в руководстве на Python.

В этом руководстве по Python вы разберёте неявное и явное преобразование типов данных примитивных и непримитивных структур с помощью примеров кода!

Узнайте всё о связных списках: когда их использовать, какие они бывают и как реализовать их в Python.

Мы собрали 30 классных трюков Python, которые вы можете использовать, чтобы улучшить свой код и прокачать навыки Python.

Узнайте, что такое линейная регрессия, для чего она нужна и как реализовать её с помощью scikit-learn. Включает практические примеры.