Detaljni vodiči i tutoriali za Python podatkovnu znanost
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.
Naučite preoblikovati podatke u pandasu pomoću pivot(), pivot_table(), melt(), stack() i unstack(). Praktični vodič s primjerima radnog koda za pandas 3.0, od širokog do dugog formata i obrnuto.
Naučite kako spajati DataFrame-ove u pandasu koristeći merge(), join(), concat() i merge_asof(). Vodič pokriva sve tipove JOIN-ova, novi anti join u pandas 3.0, česte greške i praktične savjete za optimizaciju.
Naučite kako koristiti pandas GroupBy za grupiranje i agregaciju podataka u Pythonu. Vodič pokriva agg(), transform(), apply(), NamedAgg, optimizaciju performansi i novosti u pandas 3.0 s praktičnim primjerima.
Praktični vodič za čišćenje podataka s pandas bibliotekom u Pythonu. Od rukovanja NaN vrijednostima i duplikatima do otkrivanja outliera, transformacije tipova i izgradnje automatiziranih pipeline-a. Uključuje novosti iz pandas 2.x i 3.0.