Bytes Every Day

Query selection df.query("field_name == 'value'") df.query("field_name == 'value1' & field_name2 == 'value2'") Multi selection df[df['field_name'] == 'value'] df[df['field_name'] == 'value1'][df['field_name'] == 'value2'] df[(df['field_name'] == 'value1') & (df['field_name2'] == 'value2')] .loc selection Selecting some rows and all columns  df.loc[df['field_name'] == 'value', :] Selecting some rows and some columns df.loc[df['field_name'] == 'value', ['field_name','field_name2']] Multi selection df.loc[(df['field1'] == 'value1') & (df['field2'] == 'value2'), ['field_name','field_name2']] Regexp selection df.loc[df['field'].str.contains('REGEXP EXPRESSION'),:] df.loc[df['numeric_field'].astype(str).str.contains(

Abaixo estão listados os diferentes métodos para iteração em arrays e suas respectivas características. Lembrando que o processamento em geral é mais rápido quando usamos funções ou métodos nativos ao invés de criar nossas próprias soluções. Método: Array.forEach() Descrição: Este método chama um callback para cada item da array Exemplo: [1,2,3,4].forEach((item) => { const res = item * 2; console.log(res); }); /* 2 4 6 8 */ Método: Array.map() Descrição: Este método cria uma nova array aplicando um callback para cada elemento da array original . Este método não altera a array original. Exemplo: const res = [1,2,3,4].map(item => item * 2); // [2, 4, 6, 8] Método: Array.filter() Descrição: Este método cria uma nova array com os elementos que passaram no filtro Exemplo: const res = [1,2,3,4].filter(item => item % 2 == 0); // [2, 4] Método: Array.reduce() Descrição: Este método aplica uma função para cada elem

Artigo completo em português:  https://danielpms.com.br/artigos/python-pandas-guia-rapido-exploracao-dados.html Pandas is a Python library for data analysis and data manipulation with a lot of tools that help us to work with databases like MySQL, data based on text files like csv, json, html or Excel files. Free, powerful and with a low learning curve it's a great tool for beginners on Python language and an alternative to people that use Excel as an analysis tool. To start with Pandas or learn the basics you don't need to install any software, just access an online tool like Google Colab . My intention in this post is to show a small cheat sheet with basics of Pandas as a kind of beginner's guide or a consultation guide. Let's go To load Pandas library import pandas as pd Importing data from external source Import text files // Regular csv separated by commas pd.read_csv('filename') // Separated by semicolon pd.read_csv('fil

O Vue.js é um framework para front end que vem ganhando muito espaço na comunidade de desenvolvimento por sua baixa curva de aprendizado e por suas excelentes qualidades. É possível desenvolver em Vue.JS utilizando o Vue cli , que é uma ferramenta de 'transpiler', ou apenas importando scripts com a tag <script>, que no geral colocamos no header da página. Para facilitar o desenvolvimento de aplicações abaixo segue um breve resumo das opções dentro de um componente Vue.js. { // Referência para o container HTML // (utilizado no desenvolvimento sem vue-cli) el: '#app', // HTML que deve ser renderizado junto com variáveis e etc. // (utilizado no desenvolvimento sem vue-cli) template: '<p>Minha aplicação {{ nome }}</p>', // Define as variáveis disponíveis no componente data() { return { nome: 'Meu nome' } }, // Define métodos disponíveis no componente methods: {