Listen in Python sind mächtig. Wir zeigen, welche Methoden wichtig sind und wie man Daten elegant und kompakt verarbeitet.

Wer oft mit Daten arbeitet, kennt das Problem: Es gibt eine neue Datenquelle und man möchte sie schnell analysieren, auch um mehr Details erfahren. Der Nutzer möchte wissen, wie die Werte verteilt ...

Python hat sich als eines der führenden Werkzeuge im Bereich Data Engineering und Data Science etabliert. Mit seiner intuitiven Syntax, Vielseitigkeit und Leistungsstärke hat es sich die Anerkennung ...

Ein gängiges Problem mit Python-Apps ist, sie mit anderen Menschen zu teilen. Bislang verlassen sich Developer zu diesem Zweck vor allem auf Web Interfaces, die die Funktionalitäten der Anwendung über ...

Daten liegen in der Regel in einer Datenbank – werden jedoch außerhalb dieser verarbeitet. Daten aus der Datenbank zu extrahieren oder hinzuzufügen, kann dabei ein echter Zeitfresser sein. ConnectorX ...