Pandas: DataFrame, Series, exploration

Python для аналитикаТема 4. Pandas и NumPy для аналитика

Series vs DataFrame, чтение CSV/Excel/SQL/JSON, head/info/describe/isnull, loc vs iloc, фильтрация &|, query(), создание колонок np.where/np.select, NaN: dropna/fillna, value_counts.

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 «Pandas: DataFrame, Series, exploration» — в Pro

В Pro-подписке по этому конспекту получите:

Открыть все 210 конспектов →

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