+7(499) 136 06 90

+7(495) 704-31-86

[email protected]

Чем резать пнд трубу


инструменты, ножницы, станок, машины, болгарка

Монтаж водопровода – дело непростое. Сложность в том, что нужно правильно выбрать материал, из которого будут выполнены трубы. Сегодня наравне со стальными аналогами устанавливаются металлопластиковые, ПВХ и ПНД изделия. Их резка определяет качество соединений, поэтому важно, чтобы был выбран грамотный подход к монтажу.

Пример резки трубы

О стальных аналогах

После того как произведены замеры длины трубопровода, делается резка изделий. Для этого используется специальный станок или ножницы. Эти устройства позволяют сделать ровный срез, в результате чего соединения трубы получаются герметичными. Опытные специалисты могут себе позволить использовать болгарку. Только профессионалы умеют резать этим инструментом, так как важно правильно направить диск, чтобы его не сломать.

Если в качестве инструмента выбрана именно болгарка, то после того как резка окончена, необходимо обработать края. Для грубой обработки можно использовать также отрезную пилу, а для более точной – напильник. Стальные трубы режутся по-разному. Сегодня для этих целей производятся специальные машины, к примеру, электрический труборез. С его помощью резать изделия легко, при этом не потребуется дальнейшая обработка.

Металлопластик

Эти трубы также рекомендуется резать с помощью специальной машины. Однако некоторые профессионалы «не любят» специальные инструменты, предпочитая работать ножовкой. Такой подход также допустим, но необходимо иметь опыт. Если его нет, то выручит труборез или специальный станок.

Чем же плоха некачественная резка? Чревата она тем, что герметичность нарушается. Заусенцы порвут прокладку, к тому же из-за неровного среза она плохо обжимается, что также приводит к плохой герметичности.

ПНД

Полиэтиленовые трубы неприхотливы, однако для их резки используются также специальные инструменты.

  1. Круглый резак. Необходим для быстрой резки. С его помощью исключается образование стружки.
  2. Секатор. Также нужен для быстрой резки, однако инструмент используется при обработке тонкостенных изделий.
  3. Гильотина. С помощью прибора режутся лишь те аналоги, диаметр которых от 63 до 350 мм. С помощью гильотины исключается образование стружки, изделие не деформируется.
  4. Труборез. Позволяет нарезать изделия, диаметр которых варьируется в пределах от 3 до 27 мм.
  5. Электрорезак. Актуален при необходимости сделать перпендикулярный срез.

Чтобы резать трубы из полиэтилена, не обязательно использовать ножницы, тем более не рекомендована болгарка, лучше использовать профессиональные инструменты.

ПВХ

Правильный подход

Если под рукой есть труборез или специальные ножницы, то лучше использовать именно эти средства. Они созданы специально для резки труб, поэтому получается хороший срез без заусенцев и стружки. Даже профессионалы стремятся использовать эти устройства, так как обработка с их помощью производится быстро. Сегодня производится большой выбор приборов, достаточно выбрать тот, который актуален.

Как ровно отрезать круглую трубу на глаз

В этом видео я покажу как я размечал трубу на глаз.

профильную, резак, гараж, сварка, о сварке, инструменты, станки, круглую, как ровно отрезать трубу болгаркой, сварщик, холодная ковка, разметка труб, как ровно отрезать, резка труб, фотеев, простыми, словами, в городе, роман, отрезать ровно, как ровно отрезать трубу большого диаметра, электросварка, каксоединитьтрубуподдевяностоградусов, лайф хак, 90, градусы, 90 градусов, мебель, своими, безшумно, в домашних условиях, просто, чтобы, 90 град, #трубаподдевяностогралусов, #какзаваритьтрубу, #сваркатрубы, отвод под 90 г, lifehack, как сделеать, lifehacker, life hack, #сварнойтв, никогда, домашний мастер. , полезные советы., разрезать трубу под 90 градусов., ровно разметить трубу, пластиковые трубы, лазарчук михаил, разрезать трубу под 45 градусов., раскрой листа болгаркой ровно, отрезать резать, раскроить, как болгаркой ровно отрезать, не закусило, простое приспособление, сварка труб, полипропиленовые трубы, лекало, труба пнд, сваркатрубы, сварнойтв, сваркадляновичков, отопление, трубы отопления, зазметка труб перед сваркой, монтаж труб, трубы пвх, пвд, труба водопровод, монтаж, легко, ватман, обои, газета, бумага, обезьянка, диаметр, круг, рез, как перерезать большую трубу, как отрезать ровно, советы мастеров, лайфхаки, кузовной ремонт, плазменная резка, рихтовка, покраска, геометрия, трубы разметка вдоль пополам две половинки, пропановский резак, круглую трубу, вдоль, резка металла резаком, резак кислародный, металл резка, видео резак, разрезать трубу вдоль, вдоль ровно, разрезать вдоль, трубу вдоль, как разрезать трубу, как разрезать вдоль, круглую трубу вдоль, ровно вдоль, трубу вдоль ровно, полезный совет, отрезать трубу под 90 градусов, резак по металлу. , как ровно отрезать рубу, андрей рудницкий, газовый резак, газовый резка, как ровно резать трубу, лист метала ровно отрезать болгаркой, andrej rudnitsky, как резать трубу, обзор, тихо, так, yato, секретная информация, метал, резка металла, ровный рез, резать ровно, forging, металлоконструкции, обработка металла, handmade, diy, ровный рез болгаркой, резка круглой трубы, горячая ковка, northkoreatv1x, художественная ковка, гибка, ковка, кованые изделия, blacksmith, горн, мастерская, бесшумно, как отрезать канализацию, разметить трубу, how to accurately mark a pipe, to mark a pipe, отрезать трубу, разметить и отрезать трубу, cut off a pipe, how to smoothly cut the pipe, cut the pipe smoothly, болгарка как работать, как правильно резать болгаркой, инструкция по работе болгаркой, как работать ушм, как отрезать метал, как пилить ушм, mark and cut the pipe, как паять полипропилен, самодельные станки, самоделка, приспособы, cutting and marking o, металл, cutting tube, приспособление для ушм, приспособление для болгарки, как подогнать полипропиленовую трубу, подгонка полипропилена, как стыковать полипропилен, сварка полипропиленовых труб, чертилка, как подогнать ровный угол из полипропилена, как резать метал, как резать болгаркой, rivne (city/town/village), как ровно отрезать трубу своими руками, китай, aliexpress, приспособления, самоделки, торцовка трубы 425мм, труба большого диаметра, под прямым углом, pipe, редактор youtube, резка болгаркой, советы в работе, торцовка труб, разное. , #ровно., как отрезать трубу большого диаметра, диск для резки металла, резка листового металла болгаркой, стойка для болгарки, циркулярка, работа болгарной, болгарка инструмент, болгарка для резки металла, режем трубу, #лайф хак., трубу большого диаметра., режем трубу большого диаметра, как ровно разрезать канализационную трубу, как правильно разрезать пластиковую трубу, металлопрокат, livehack, монтаж сантехники, монтаж канализации, diameter, как резать, как работать с канализацией, как пилить, как резать полипропиленовые трубы, резка полипропилена, ремонт канализации, ремонт ванной комнаты, научиться, и, полипропилен, прямо, канализацию, без болгарки, чем отрезать, чем резать, чем отпилить, как ровно резать трубы, любого размера, любого диаметра, чем резать трубу канализации, чем отрезать трубу канализации, мастер класс, идеальная сантехника, точка канализации, как резать трубу ровно, самому, как резать трубу болгаркой, экономный ремонт квартиры, бюджетный ремонт квартиры, сантехник, добродушный сантехник, энциклопедия сантехника, знания, инженерка, инженерия, артём сантехник, артём иванов, труба вгп, вгп, добрый сантехник, добротехник, артём, dobrotehnik, ответы на вопросы, инструмент, риджид, отрубание трубы, данила багров, брат 2 изготовление поджиги, как отрезать канализационную трубу, породия фильма брат 2, топор, ridgid, снять фаску, чем отрезать трубу, фаска, труба канализации, труборез риджит, риджит, раскрой листовой стали

Использование функции конвейера Pandas для улучшения читаемости кода | by B.

Chen

Интуитивное руководство по лучшей практике работы с Pandas

pipe() Photo by June Wong on Unsplash

В обработке данных часто необходимо написать функцию для выполнения операций (таких как статистические вычисления, разделение или подстановка значения) в определенной строке или столбце для получения новых данных.

Вместо записи

 # f(), g() и h() — определяемые пользователем функции 
# df — это Pandas DataFrame(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3 =с)

Мы можем написать

 (df.pipe(h) 
.pipe(g, arg1=a)
.pipe(f, arg2=b, arg3=c)
)

Панды представили pipe() начиная с версии 0.16.2. pipe() включает пользовательские методы в цепочках методов.

Цепочка методов — это программный стиль последовательного вызова нескольких вызовов методов , при этом каждый вызов выполняет действие над одним и тем же объектом и возвращает его.

Это устраняет когнитивную нагрузку, связанную с присвоением имен переменным на каждом промежуточном шаге. Fluent Interface — метод создания объектно-ориентированного API, основанный на каскадировании методов (так называемом цепочке методов). Это похоже на конвейер в системах Unix.

Автор: Adiamaan Keerthi

Объединение методов существенно повышает читабельность кода. Давайте погрузимся в учебник, чтобы увидеть, как он улучшает читаемость нашего кода.

В этом уроке мы будем работать с набором данных Titanic от Kaggle. Это очень известный набор данных, который очень часто является первым шагом студента в науке о данных. Давайте импортируем некоторые библиотеки и загрузим данные для начала.

 импортировать pandas как pd 
import sys
импортировать seaborn как sns
импортировать matplotlib.pyplot как plt
%matplotlib встроенный
%config InlineBackend.figure_format = 'svg' def load_data():
return pd('read_data/csv train.csv')
df = load_data()
df.head()

Мы создали функцию load_data() для загрузки файла train. csv в pandas DataFrame.

Предварительный просмотр словаря данных Titanic от Kaggle

Начнем с проверки отсутствующих значений. Мы можем использовать seaborn, чтобы создать простую тепловую карту, чтобы увидеть, где отсутствуют значения 9.0007

 sns.heatmap(  df_train_raw.isnull()  , 
yticklabels=False,
cbar=False,
cmap='viridis')
output of seaborn heatmap plot for missing values ​​

Age , Cabin и Embarked имеют пропущенные значения. Доля отсутствующих Age , вероятно, достаточно мала для разумной замены какой-либо формой условного исчисления. Глядя на Кабина , похоже, много пропущенных значений. Доля Погруженных пропавших без вести очень мала.

Suppose we have been asked to work on the following tasks

  1. Split Name into first name and second name
  2. For Sex , substitute value male with M and female с F
  3. Заменить отсутствующий Age с некоторой формой вменения
  4. Преобразование возраста в группы возрастных диапазонов: ≤12, Подросток (≤18), Взрослый (≤60) и Пожилой (>60).

Давайте продолжим и воспользуемся pipe() для их пошагового выполнения,

1. Разделим имя на имя и фамилию

Давайте создадим функцию split_name() , которая принимает DataFrame как input и возвращает DataFrame.

 def split_name(x_df): 
def split_name_series(string):
firstName, secondName=string.split(', ')
return pd.Series(
(firstName, secondName),
index='firstName secondName'.split()
) # Выберите столбец Name и примените функцию
res=x_df['Name'].apply(split_name_series)
x_df[res.columns]=res
return x_df

x_df['Name'] выбирает столбец Name (известный как серия в Pandas 40 () 90) и применяется Pandas 90 используется для применения функции split_name_series() к значениям Series.

Выполнение следующего кода

 res=( 
load_data()
. pipe(split_name)
)res.head()

Мы должны получить результат, как показано ниже: Для Пол замените значение мужской на M и женский на F

Давайте создадим функцию replace_sex() , которая принимает DataFrame в качестве входных данных и возвращает DataFrame.

 по определению replace_sex(x_df): 
mapping={'мужской':'M','женский':'F'}
x_df['Sex']=df['Sex'].map(mapping)
return x_df

x_df['Sex' ] выберите столбец «Пол», а затем карту Pandas () , используемую для замены каждого значения в серии другим значением.

Выполнение следующего кода:

 res=( 
load_data()
.pipe(split_name)
.pipe(substitute_sex)
)res.head()

Результат: replace_sex()

3. Замените отсутствующие

Возраст какой-либо формой вменения

Мы хотели бы заменить отсутствующий Возраст какой-либо формой вменения. Один из способов сделать это — ввести средний возраст всех пассажиров. Однако мы можем быть умнее в этом вопросе и проверить средний возраст по классам пассажиров. Например:

 sns.boxplot(x='Pclass', 
y='Возраст',
data=df,
палитра='зима')

Мы можем видеть, что более состоятельные пассажиры в более высоких классах, как правило, старше. , что имеет смысл. Мы будем использовать эти значения среднего возраста для импутации на основе Pclass for Age.

 pclass_age_map = { 
1: 37,
2: 29,
3: 24,

}def replace_age_na(x_df, fill_map):
cond=x_df['Возраст'].isna1() 900x_df res=x_df['Возраст'].isna1() .loc[cond,'Pclass'].map(fill_map)
x_df.loc[cond,'Age']=res
return x_df

x_df['Age'].isna() выбирает Age и обнаруживает пропущенные значения. Затем x_df.loc[cond, 'Pclass'] используется для условного доступа к значениям Pclass и вызова Pandas map() для замены каждого значения другим значением. Наконец, x_df.loc[cond, 'Age']=res условно заменяет все отсутствующие значения Age на res . Запуск следующего кода следует заменить на основе Pclass для возраста. Давайте проверим это, запустив тепловую карту на рез .

 sns.heatmap(  res.isnull()  , 
yticklabels=False,
cbar=False,
cmap='viridis')

Отлично, работает!

4. Преобразование возраста в группы возрастных диапазонов: ≤12, Подросток (≤18), Взрослый (≤60) и Пожилой (>60)

Давайте создадим функцию create_age_group() , которая принимает DataFrame как input и возвращает DataFrame.

 def create_age_group(x_df): 
bins=[0, 13, 19, 61, sys.maxsize]
labels=['<12', 'Подросток', 'Взрослый', 'Пожилой']
ageGroup=pd.cut(x_df['Age'], bins=bins, labels=labels)
x_df['ageGroup']=ageGroup
return x_df

pd.cut() используется для преобразования возраста к группам возрастных диапазонов. Запуск следующего кода

Мы должны получить вывод, как показано ниже:

Результат create_age_group()

Спасибо за прочтение.

Пожалуйста, ознакомьтесь с блокнотом на моем Github для получения исходного кода.

Оставайтесь с нами, если вас интересует практический аспект машинного обучения.

Наконец, вот 2 связанные статьи, которые могут вас заинтересовать

  • Введение в Pandas apply, applymap и map
  • Работа с пропущенными значениями в Pandas

Более чистый анализ данных с помощью Pandas с использованием каналов

 



комментариев

Фото Candid на Unsplash

 

Pandas — это широко используемая библиотека для анализа и обработки данных для Python. Он предоставляет множество функций и методов для обеспечения надежного и эффективного процесса анализа данных.

В типичном процессе анализа или очистки данных мы, вероятно, будем выполнять множество операций. По мере увеличения количества операций код начинает выглядеть беспорядочно, и его становится сложнее поддерживать.

Одним из способов решения этой проблемы является использование функции канала Pandas. Что делает функция канала, так это позволяет комбинировать множество операций в цепочке.

В этой статье мы рассмотрим примеры, чтобы понять, как можно использовать функцию конвейера для создания более чистого и удобного в сопровождении кода.

Сначала мы выполним очистку данных и манипуляции с образцом данных в несколько этапов. После этого мы объединим эти шаги с помощью функции pipe.

Начнем с импорта библиотек и создания фрейма данных.

 импортировать numpy как np импортировать панд как pd маркетинг = pd.read_csv("/content/DirectMarketing.csv") маркетинг.голова() 

(изображение автора)

 

Набор данных содержит информацию о маркетинговой кампании. Он доступен здесь, на Kaggle.

Первая операция, которую я хочу сделать, это удалить столбцы с большим количеством пропущенных значений.

 порог = len(маркетинг) * 0,6 marketing.dropna(axis=1, thresh=thresh, inplace=True) 

В приведенном выше коде удаляются столбцы с 40 процентами или более отсутствующих значений. Значение, которое мы передаем параметру thresh функции dropna, указывает минимальное количество требуемых непропущенных значений.

Я также хочу удалить некоторые выбросы. В столбце зарплаты я хочу сохранить значения между 5-м и 95-м квантилями.

 низкий = np.quantile(marketing.Salary, 0.05) высокий = np.quantile(маркетинг.Зарплата, 0,95) маркетинг = маркетинг[маркетинг.Зарплата.между(низкий, высокий)] 

Мы находим нижний и верхний пределы желаемого диапазона, используя функцию квантиля numpy. Эти значения затем используются для фильтрации фрейма данных.

Важно отметить, что существует множество различных способов обнаружения выбросов. На самом деле способ, который мы использовали, довольно поверхностный. Существуют более реалистичные альтернативы. Тем не менее, основное внимание здесь уделяется функции конвейера. Таким образом, вы можете реализовать ту операцию, которая лучше всего подходит для вашей задачи.

Фрейм данных содержит много категориальных переменных. Если количество категорий мало по сравнению с общим числом значений, лучше использовать тип данных категории вместо объекта. Это экономит большое количество памяти в зависимости от размера данных.

Следующий код будет проходить по столбцам с типом данных объекта. Если количество категорий составляет менее 5 процентов от общего количества значений, тип данных столбца будет изменен на категорию.

 cols = marketing.select_dtypes(include='object').columns для столбца в столбцах: отношение = len(маркетинг[col].value_counts()) / len(маркетинг) если отношение < 0,05: маркетинг[столбец] = маркетинг[столбец].astype('категория') 

Мы выполнили три этапа очистки и обработки данных. В зависимости от задачи количество шагов может быть больше.

Давайте создадим канал, который выполняет все эти задачи.

Функция конвейера принимает функции в качестве входных данных. Эти функции должны принимать кадр данных в качестве входных данных и возвращать кадр данных. Таким образом, нам нужно определить функции для каждой задачи.

 по определению drop_missing(df): порог = len(df) * 0,6 df.dropna (ось = 1, thresh = thresh, inplace = True) вернуть дф def remove_outliers (df, имя_столбца): низкий = np.quantile (df [имя_столбца], 0,05) высокий = np.quantile (df [имя_столбца], 0,95) вернуть df[df[column_name].between(low, high, inclusive=True)] деф to_category(df): cols = df.select_dtypes(include='object').columns для столбца в столбцах: соотношение = len(df[col].value_counts()) / len(df) если отношение < 0,05: df[col] = df[col].astype('категория') return df 

Вы можете возразить, что в чем смысл, если нам нужно определять функции. Это не похоже на упрощение рабочего процесса. Вы подходите для одной конкретной задачи, но нам нужно мыслить более широко. Представьте, что вы выполняете одни и те же операции много раз. В таком случае создание канала упрощает процесс, а также обеспечивает более чистый код.

Мы упоминали, что функция конвейера принимает функцию в качестве входных данных. Если функция, которую мы передаем в функцию канала, имеет какие-либо аргументы, мы можем передать ее функции канала вместе с функцией. Это делает функцию трубы еще более эффективной.

Например, функция remove_outliers принимает в качестве аргумента имя столбца. Функция удаляет выбросы в этом столбце.

Теперь мы можем создать нашу трубу.

 marketing_cleaned = (маркетинг. труба (drop_missing). pipe(remove_outliers, 'Зарплата'). труба (к_категории)) 

Выглядит аккуратно и чисто. Мы можем добавить столько шагов, сколько необходимо. Единственным критерием является то, что функции в конвейере должны принимать кадр данных в качестве аргумента и возвращать кадр данных. Как и в случае с функцией remove_outliers, мы можем передавать аргументы функций функции канала в качестве аргумента. Эта гибкость делает трубы более полезными.

Важно отметить, что функция канала изменяет исходный фрейм данных. Мы должны избегать изменения исходного набора данных, если это возможно.

Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать копию исходного фрейма данных в канале. Кроме того, мы можем добавить шаг, который создает копию фрейма данных в начале канала.

 по умолчанию copy_df(df): вернуть df.copy() marketing_cleaned = (маркетинг. труба (copy_df). труба (drop_missing). pipe(remove_outliers, 'Зарплата'). pipe(to_category)) 

Теперь наш конвейер готов. Давайте сравним исходный фрейм данных с очищенным, чтобы убедиться, что он работает.

 маркетинг.форма (1000,10) маркетинг.dtypes Возраст объекта Гендерный объект Объект OwnHome Семейный объект Местоположение объекта Зарплата int64 Дети int64 Объект истории Каталоги int64 Сумма потраченных int64 marketing_cleaned.dtypes (900,10) marketing_cleaned.dtypes Возрастная категория Половая категория Категория «Собственный дом» Женат категория Категория местоположения Зарплата int64 Дети int64 Категория истории Каталоги int64 Сумма потраченных int64 

Конвейер работает должным образом.

 

Заключение

 
Каналы обеспечивают более чистый и удобный синтаксис для анализа данных. Еще одно преимущество заключается в том, что они автоматизируют этапы очистки и обработки данных.

Если вы снова и снова выполняете одни и те же операции, вам определенно следует подумать о создании конвейера.

Спасибо, что прочитали. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы.

 
Биография: Сонер Йылдырым — энтузиаст науки о данных.


Learn more