Python: Как создать оформленную HTML таблицу из pandas DataFrame

Мы в Netpeak довольно активно используем дайджесты, это такие небольшие, информационные письма с таблицами и графиками которые помогают нам в общей массе информации контролировать основные показатели бизнеса, а каждому сотруднику выполнение его KPI.

Более подробно о том, что такое дайжесты и как мы их используем я уже рассказывал на GoAnalytics в 2019 году. Кому это интересно по ссылке доступна запись доклада.

В этой статье речь пойдёт о технической реализации таких писем на Python, а не о самих дайджестах.

Взаимодействие R с базами данных на примере Microsoft SQL Server и других СУБД

Поскольку львиная доля бизнес информации храниться в базах данных. На каком бы языке программирования вы не писали, вам придётся производить различные действия с ними.

В этой статье я расскажу о двух интерфейса для работы с базами данных в R. Большая часть примеров демонстрируют работу с Microsoft SQL Server, тем не менее все примеры кода будут работать и с другими базами данных, такими как: MySQL, PostgreSQL, SQLite, ClickHouse, Google BigQuery и др.

Видео обзор: dplyr 1.0.0 перебор строк функцией rowwise()

Ещё один видео урок основанный на серии статей Хедли Викхема, посвящённой пре релизу пакета dplyr версии 1.0.0.

Видео обзор: Пре релиз dplyr 1.0.0 — функция across()

Данное видео представляет собой обзор пре релиза пакета dplyr версии 1.0.0.

В видео продемонстрирована работа с новой функцией across(), которая упрощает обращение к столбцам внутри таких функций как mutate() и summarise().

Видео обзор: dplyr 1.0.0 — select(), relocate(), rename_with()

dplyr — один из наиболее популярных пакетов для манипуляции данных на языке R.

В мае ожидается релиз dplyr 1.0.0, после чего интерфейс пакета практически не будет меняться. На данный момент новые функционал можно попробовать установив его dev версию.

Хедли Викхем по этому поводу начал публикацию серии статей, которые должны постепенно познакомить многочисленных пользователей dplyr с его новым функционалом к моменту официального релиза.