Praktischer Leitfaden zur Behandlung fehlender Werte in Pandas: von der Diagnose mit missingno über dropna/fillna bis zu KNNImputer und IterativeImputer (MICE) in scikit-learn Pipelines.
DuckDB 1.1 führt SQL direkt auf Pandas-DataFrames, Polars und Parquet aus, ohne Server und ohne ETL. Mit Benchmarks, Codebeispielen und Migrations-Tipps von Pandas.
Wer Modelle aus dem Notebook in die Produktion bringen will, kommt an scikit-learn Pipelines nicht vorbei. Dieser Praxis-Guide zeigt, wie ColumnTransformer, GridSearchCV und der pandas-Output zusammenspielen – mit Code, den du sofort übernehmen kannst.
Polars vs. Pandas im direkten Vergleich 2026: Benchmarks zeigen bis zu 22× schnellere Performance für Polars. Syntax, Speicherverbrauch, Ökosystem und Migrations-Strategien — alles mit Codebeispielen.
Pandas 3.0 bringt Copy-on-Write als Standard, einen neuen String-Datentyp und pd.col()-Ausdrücke. Dieser Leitfaden zeigt Schritt für Schritt, wie Sie Ihren Code migrieren — mit Codebeispielen und Checkliste.
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