Pandas 3.0 a Copy-on-Write: Průvodce migrací a optimalizací výkonu pro rok 2026
Pandas 3.0 zapíná Copy-on-Write trvale, odstraňuje inplace argument a šetří 15-40 % paměti. Průvodce migrací z Pandas 2 s benchmarky a checklistem.
Pandas Články
Polars vs Pandas v Pythonu 2026: Rychlejší alternativa pro analýzu dat
Polars překonává Pandas 5 až 15× díky Rustu, Apache Arrow a líné evaluaci. Praktické srovnání výkonu, migrace běžných vzorů a doporučení, kdy se přechod skutečně vyplatí.
ETL Pipeline v Pythonu: Kompletní průvodce s Pandas a SQLAlchemy 2026
Naučte se vybudovat ETL pipeline v Pythonu krok za krokem s Pandas a SQLAlchemy. Extrakce CSV, transformace a načtení do SQL databáze — s příklady kódu.
Pandas GroupBy v Pythonu: Průvodce agregací, transformací a optimalizací
Naučte se efektivně používat Pandas GroupBy v Pythonu — od základní agregace přes transform a apply až po optimalizaci výkonu a novinky v Pandas 3.0.
Analýza časových řad v Pythonu s Pandas: Od základů po predikci
Kompletní průvodce analýzou časových řad v Pythonu s Pandas 3.0. Parsování datumů, resampling, klouzavé průměry, sezónní dekompozice a predikce ARIMA — vše s funkčními příklady kódu, které můžete rovnou použít.
Feature Engineering v Pythonu: Praktický průvodce s Pandas a scikit-learn
Naučte se klíčové techniky feature engineeringu v Pythonu — od kódování kategorických proměnných a škálování čísel po extrakci datumových příznaků a automatické generování interakcí. S funkčními příklady v Pandas 3.0 a scikit-learn 1.8.