Разбираем ключевые возможности, методы и лучшие практики использования библиотеки Pandas в Python для эффективной обработки данных на практических примерах.
Метод expand() в Pillow: добавление рамок к изображениям
Основы обработки строк в DataFrame Pandas
Основы работы с датами в Pandas
Конкатенация и объединение таблиц в Pandas: метод concat() и параметры
Слияние датасетов в Pandas: метод merge() и типы соединений
Продвинутая группировка в Pandas: использование функций transform() и filter()
Группировка данных в Pandas: основы метода groupby() и агрегация по группам
Регулярные выражения и текстовые функции в Pandas
Агрегация данных в Pandas: основы метода agg() и применение нескольких функций
Методы управления данными в Pandas: drop, astype() и переименование столбцов
Применение пользовательских функций в Pandas: метод apply() и lambda-функции
Арифметические и логические операции с DataFrame в Pandas
Фильтрация данных в Pandas: условные операторы и метод query()
Правила и методы сортировки датасетов в Pandas
Подсчет уникальных элементов с value_counts() в Pandas