✍️ Шпаргалка по Pandas с примерами кода

Pandas — лучшая библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

🌵 Импорт и экспорт файлов
🌵 Исследовательский анализ данных
🌵 Манипуляции с данными
🌵 Работа с временными рядами
🌵 Визуализация данных и построение диаграмм
🌵 Запись в Excel

#doc #pandas #cheatsheet

👨‍💻 От SQL до Pandas

Полезная шпаргалка с методами и примерами кода

🌵 Выборка
🌵 Фильтрация
🌵 Подсчет значений
🌵 Получение имен, типов данных и т.д
🌵 Вывод информационной статистики и д.р интересные вещи

#doc #cheatsheet #sql #pandas

✍️ Изучаем Pandas. Шпаргалка с примерами кода базовых команд + Большой, подробный гайд работы с датафрейм с примерами кода

Pandas — лучшая библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

🔊 Базовые команды
🔊 Создание датафрейма
🔊 Группировка, слияние данных
🔊 Работа со временем
🔊 Запись/чтение файла и д.р.

#doc #pandas #cheatsheet #python

✍️ Шпаргалка по основным методам Pandas с примерами кода и описанием

#doc #pandas

👨‍💻 От SQL до Pandas

Большая и полезная шпаргалка с методами и примерами кода

🌵 Выборка
🌵 Фильтрация
🌵 Подсчет значений
🌵 Получение имен, типов данных и т.д
🌵 Вывод информационной статистики и д.р интересные вещи

#doc #cheatsheet #sql #pandas

✍️ Шпаргалка по Pandas с примерами кода. От индексации до обработки дат и данных временных рядов — это руководство поможет вам перейти от начального к среднему уровню с практическими примерами.

🔍 Индексаторы (Loc и iLoc): узнайте, как использовать loc и iloc для нарезки данных.
🎯 Фильтрация/маскировка: узнайте, как фильтровать данные в зависимости от условий.
🔧 Обновление значений столбцов и строк: узнайте, как изменять данные в определенных столбцах или строках.
👨‍💼 Обновление строк с помощью (.apply, .map, .applymap и .replace): узнайте, как применять функции к строкам или столбцам и как использовать замену для обновления значений.
🔍 IF, Elseif (Элиф), Else в Pandas: узнайте, как использовать условные операторы в Pandas для управления данными.
📈 Сортировка в Pandas: узнайте, как сортировать данные на основе одного или нескольких столбцов и как использовать nlargest и nsmalest для получения наибольшего или наименьшего значения.
👥 Группировка и агрегирование в Pandas: узнайте, как группировать данные по одному или нескольким столбцам и агрегировать данные с помощью различных функций.
📊 Обработка нулевых значений: узнайте, как идентифицировать нулевые значения, удалять нулевые значения и заменять нулевые значения определенным значением.
📅 Работа с датами и данными временных рядов: узнайте, как преобразовывать столбцы в дату и время, выполнять основные операции, фильтровать по датам и удалять временные метки.

📂 Сохраняем, пригодится! 👍

#doc #pandas #python #cheatsheet