pandas
Данные и MLЧастота употребления: очень высокая· Сложность: 2/5· Актуальность: 5/5· Тренд: стабильно
Библиотека Python для анализа и обработки табличных данных, предоставляющая структуры DataFrame и Series.
Подробно
pandas — открытая библиотека Python для анализа, очистки и трансформации структурированных данных, построенная поверх NumPy. Её базовые объекты — одномерный Series и двумерный DataFrame — позволяют работать с таблицами как с объектами: фильтровать, агрегировать, соединять, переупорядочивать данные. Библиотека умеет читать и писать CSV, Excel, Parquet, SQL и JSON, поэтому часто используется на этапе ETL и предобработки данных перед обучением моделей. pandas — де-факто стандарт анализа данных в Python и основной инструмент дата-аналитика и ML-инженера.
Примеры употребления
- import pandas as pd; df = pd.read_csv('sales.csv')
- df.groupby('region')['revenue'].sum().sort_values(ascending=False)
- df[df['price'] > 1000].head()
- df.to_parquet('out.parquet', index=False)