TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #digitaladvertisement

当前筛选 #digitaladvertisement清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1712 · 04.10.2023 г., 19:05

#работа#middle#senior#Moscow#Datascientist#digitaladvertisement#digitalреклама#аналитикданных#productanalyst Руководитель отдела аналитики данных Локация: Москва Занятость: полная Формат работы: офис / гибрид Зарплата фиксированная: 230000-350000 на руки (обсуждается в зависимости от опыта), плюс ежеквартальная и годовая премии, ДМС, компенсация бизнес-ланчей 🔎 Московский офис международной независимой big data-компании, которая разрабатывает и развивает технологии и алгоритмы сбора, сегментации и активации данных о поведении интернет-пользователей, располагает наиболее полным набором технологических решений и широкой экспертизой в области использования аудиторных данных в маркетинге. Ищем Аналитика уровня не ниже middle желательно с опытом работы в сфере Data Science, который хочет участвовать в комплексном развитие аналитических продуктов компании. ✅Задачи и обязанности Создание новых и развитие текущих аналитических продуктов для решения задач клиентов и рынка. Ежедневная работа собственными технологиями компании. Коммуникация с глобальной командой по развитию и продвижению аналитических продуктов. Проведение аудиторных исследований (для лидирующих FMCG, Tech, Entertainment компаний): A/B тесты, кластеризация, презентация клиентам. Проведение исследований на базе семантического анализа (для лидирующих FMCG, Development компаний): Web scraping, WordClouds, Sentiment analysis, презентация клиентам. Проведение исследований по динамике роста знаний о продукте клиента - BrandLift (Для лидирующих FMCG, Tech, Pharma компаний): A/B тесты. Создание кастомных аудиторных сегментов. Выведение годовых бенчмарков по показателям эффективности рекламных кампаний. Участие в пре-сейле и защите проекта перед клиентом. ✅Условия работы Работа в комфортном офисе в коллективе профессионалов высокого уровня Возможность профессионального и карьерного роста Полностью белая заработная плата Премии ежеквартальные и годовые Компенсация обедов ДМС Гибридный график работы также рассматривается ✅Требования к кандидату Опытный специалист (не ниже уровня middle) Владение одним из языков программирования: R (tidyverse) / Python (pandas), опыт использования в работе SQL - опыт использования в работе Опыт работы на рынке digital-рекламы будет плюсом Опыт проведения маркетинговых исследований Опыт создания дашбордов в Data Studio будет плюсом Уверенное владение Excel, Keynote/PowerPoint Английский язык – не ниже intermediate (придется постоянно взаимодействовать с коллегами головного офиса в Европе) ✉️Пожалуйста, присылайте резюме @olganikolova

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1279 · 15.01.2023 г., 06:31

#работа#вакансия#office#Moscow#Analyst#data#Datascientist#middle#senior#ABtests#digitaladvertisement#digitalреклама#аналитикданных Ведущий Аналитик данных (Python) с перспективой стать Руководителем отдела аналитики Локация: Москва, м.Комсомольская Занятость: полная Формат работы: только в офисе в Москве Зарплата: 250000 на руки. ДМС, компенсация бизнес-ланчей Московский офис международной независимой data-компании. Компания продолжает работать в полном объеме на российском рынке и развивает технологии и алгоритмы сбора, сегментации и активации данных о поведении интернет-пользователей, располагает наиболее полным набором технологических решений и широкой экспертизой в области использования аудиторных данных в маркетинге. Ищем сотрудника с опытом работы желательно на рынке digital рекламы, который хочет участвовать в комплексном развитие аналитических продуктов компании. Задачи и обязанности Создание новых и развитие текущих аналитических продуктов для решения задач клиентов и рынка. Ежедневная работа собственными технологиями компании. Коммуникация с глобальной командой по развитию и продвижению аналитических продуктов. Проведение аудиторных исследований (для лидирующих FMCG, Tech, Entertainment компаний): A/B тесты, кластеризация, презентация клиентам. Проведение исследований на базе семантического анализа (для лидирующих FMCG, Development компаний): Web scraping, WordClouds, Sentiment analysis, презентация клиентам. Проведение исследований по динамике роста знаний о продукте клиента - BrandLift (Для лидирующих FMCG, Tech, Pharma компаний): A/B тесты. Создание кастомных аудиторных сегментов. Выведение годовых бенчмарков по показателям эффективности рекламных кампаний. Участие в пре-сейле и защите проекта перед клиентом. Условия работы •Работа в комфортном офисе в коллективе профессионалов высокого уровня •Возможность профессионального и карьерного роста •Полностью белая заработная плата •Премии •Компенсация обедов •ДМС •Оформление только в штат компании Требования к кандидату •Опытный специалист (не ниже уровня middle) •Владение одним из языков программирования: R (tidyverse) / Python (pandas), опыт использования в работе •SQL - опыт использования в работе •Опыт работы на рынке digital-рекламы будет плюсом •Опыт проведения маркетинговых исследований •Опыт создания дашбордов в Data Studio будет плюсом •Уверенное владение Excel, Keynote/PowerPoint •Английский язык – не ниже intermediate (придется постоянно взаимодействовать с коллегами головного офиса в западной Европе) Пожалуйста, присылайте резюме @olganikolova