Некоторые особенности решения задач с обработкой данных в Python:

• Использование различных структур данных. 1 В Python для хранения и манипуляции с данными используются списки, стеки, очереди, деревья и графы. 1 Например, списки удобны для хранения и манипуляции с данными, когда порядок элементов имеет значение. 1 Стек часто применяется в задачах, связанных с управлением памятью, обратной трассировкой и алгоритмами обхода деревьев и графов. 1
• Применение специальных библиотек. 2 Для работы с данными в Python созданы, например, библиотеки NumPy (для численного анализа и формирования данных), Matplotlib (для визуализации данных), Scipy (для научных вычислений) и другие. 2
• Использование библиотеки Pandas. 25 Она предназначена для быстрой и простой обработки, чтения, интеграции и визуализации данных. 2 Pandas считывает данные из файлов CSV, TSV или базы данных SQL и создаёт объект Python со строками и столбцами (DataFrame). 2
• Возможность разработки всей программы в одном приложении. 5 Это позволяет проектировать пользовательский интерфейс, обрабатывать и анализировать массивы и представлять результаты в виде наглядного и качественного графического материала. 5