NumPy: основа всех данных в Python

Python для аналитикаТема 4. Pandas и NumPy для аналитика

Создание массивов, векторизация (без for), агрегации, axis=0/1, boolean indexing с & |, broadcasting, reshape, np.where для условий. Stats и поиск выбросов через 3-sigma и IQR. 3 интерактивных задачи.

О разделе «Тема 4. Pandas и NumPy для аналитика»

Главные библиотеки аналитика данных: NumPy (массивы, векторизация), Pandas (DataFrame, groupby, merge, time series). Без них не работает sklearn, matplotlib, seaborn — весь стек.

Ключевые темы: numpy, pandas, DataFrame, groupby, merge, time series, resample, rolling.

Все темы в разделе «Тема 4. Pandas и NumPy для аналитика»

Обновлено:

Полный разбор темы «NumPy: основа всех данных в Python» — в Pro

В Pro-подписке по этому конспекту получите:

Открыть все 210 конспектов →

Другие конспекты в теме «Тема 4. Pandas и NumPy для аналитика»