Pandera u Pythonu: Validacija DataFramea za data pipeline (2026)
Praktični vodič za Panderu 0.29 u Pythonu 3.13: DataFrameModel sheme, ugrađene provjere, Polars backend, pytest testovi i produkcijske lekcije s primjerima koda.
Svi Članci
MLflow 3 u Pythonu: Vodič za praćenje ML eksperimenata i Model Registry (2026)
Praktični vodič kroz MLflow 3 u Pythonu: instalacija tracking servera, autologging za sklearn i XGBoost, Model Registry s aliasima i posluživanje modela u produkciji uz konkretne primjere koda.
NumPy 2 u Pythonu: Vodič za nizove, vektorizaciju i broadcasting (2026)
NumPy 2 u Pythonu s primjerima: ndarray, vektorizacija, broadcasting pravila i praktični savjeti za slobodno-navojni Python 3.13 u 2026.
Matplotlib i Seaborn: Vodič za vizualizaciju podataka u Pythonu (2026)
Praktični vodič kroz Matplotlib 3.10 i Seaborn 0.13: statistički grafovi, seaborn.objects API, petroff10 paleta i integracija s Pandas DataFrame-ovima.
Polars vs Pandas u 2026: Detaljna usporedba za obradu podataka u Pythonu
Polars je 5–30× brži od Pandas-a u benchmarkovima za 2026. Ovaj vodič uspoređuje performanse, API dizajn, lazy evaluation i pokazuje kako migrirati kod s Pandas-a na Polars.
DuckDB u Pythonu: Analiza podataka i ETL pipeline vodič za 2026
Kompletan vodič za DuckDB u Pythonu za 2026: instalacija, SQL upiti nad Parquet i Pandasom, ETL pipeline, pytest testovi i dbt-duckdb integracija.
Scikit-learn Pipeline i ColumnTransformer: Vodič za produkcijski ML workflow (2026)
Praktičan vodič za scikit-learn Pipeline i ColumnTransformer. Kako spriječiti data leakage, tunirati hiperparametre s GridSearchCV, pisati custom transformere i deployati Pipeline u produkciju s joblibom.
Pandas string metode: Vodič za .str akcesor i obradu teksta u Pythonu (2026)
Pandas .str akcesor vektorizira Python string metode nad DataFrame stupcima. Vodič pokriva contains, replace, split, extract i PyArrow StringDtype u pandas 3.0 s primjerima koda.
Pandas fillna i dropna: Vodič za rukovanje nedostajućim podacima u Pythonu (2026)
Praktični vodič za rukovanje NaN vrijednostima u pandasu 2.2: fillna, dropna, ffill, bfill i interpolate, s primjerima iz stvarnih projekata i smjernicama kada koja metoda ima smisla.
Pandas loc i iloc: Potpuni vodič za indeksiranje DataFrame-ova u Pythonu
Praktičan vodič kroz razlike .loc i .iloc u Pandas 2.2 — primjeri koda, česte greške, boolean maske i savjeti za brže i sigurnije indeksiranje DataFrame-ova.
Pandas vremenske serije: Vodič za rad s vremenskim podacima u Pythonu
Naučite raditi s vremenskim serijama u pandasu — od DatetimeIndex-a i resample operacija, preko rolling i expanding prozora, do detekcije anomalija. Vodič ažuriran za pandas 3.0 s primjerima koda.
Pandas Apply, Map i Lambda: Vodič za primjenu funkcija na podatke
Naučite kako koristiti pandas apply(), map() i lambda funkcije za prilagođene transformacije podataka. Vodič pokriva razlike između metoda, praktične primjere, performanse i pipe() ulančavanje — ažurirano za pandas 3.x.