Понимать и внедрять решения для анализа больших данных в пандах с упором на производительность. Эта книга укрепляет вашу интуицию к работе с pandas, Python data analysis library, изучая ее основы реализации и структуры данных.
Мышление в пандах вводит тему больших данных и демонстрирует концепции, глядя на захватывающие и результативные проекты, которые панды помогли решить. Оттуда вы научитесь оценивать свои собственные проекты по размеру и типу, чтобы увидеть, является ли панда подходящей библиотекой для ваших нужд. Автор ханна стестек объясняет, как эффективно загружать и нормализовать данные в пандах, и рассматривает некоторые из наиболее часто используемых погрузчиков и некоторые из их наиболее мощных опций. Затем вы узнаете, как эффективно получать доступ к данным и преобразовывать их, какие методы следует избегать и когда использовать более передовые методы работы. Вы также пройдете через доступ к базовым данным и слияние панд и интуитивный словарь синтаксиса. В нем также рассматривается выбор правильного формата DataFrame, работа с многоуровневыми DataFrames и возможные пути совершенствования панд в будущем.
К концу книги, вы будете иметь твердое понимание того, как панда библиотека работает под капотом. Будьте готовы принимать уверенные решения в своих собственных проектах, используя pandas-правильный путь.