Разбор ключевых функций pandas и numpy, которые нужны аналитику на работе и на собеседовании: группировка, соединение таблиц, очистка данных, даты, строки и векторные условия. У каждой функции — сигнатура, два примера с результатом, типичная ошибка и что по ней спрашивают. Примеры прогнаны на pandas 2.3.3 (близко к версии Pyodide в тренажёре).
Группировка (groupby, pivot_table, value_counts), соединение (merge, concat), очистка (drop_duplicates, fillna), даты и строки (to_datetime, .str), выбор и преобразование (loc/iloc, apply, np.where). Этого набора хватает для большинства задач.
Чем справочник функций отличается от тем Python?
Темы (pandas groupby, merge, timeseries) — широкие разделы с задачами. Справочник разбирает конкретную функцию: сигнатуру, 2 примера с результатом, типичную ошибку и что спрашивают на собеседовании.
Примеры проверены?
Да, эталонные примеры прогнаны на pandas 2.3.3 (близко к версии Pyodide в тренажёре), поэтому код рабочий и переносимый.