Мы уже видели, что pandas хорошо умеет обращаться с датами. Но он также хорошо умеет работать со строками! Возьмём наши данные из предыдущей части. In [1]: %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pd.options.display.max_rows = 7 plt.style.use('ggplot') plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 3) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' In [2]: weather_2012 = pd.read_csv('data/weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time') weather_2012[:5]...

Источник: Nuances of Programming Pandas  —  одна из наиболее востребованных библиотек Python в повседневной работе с данными. Подобно Numpy она царствует в таких областях программирования, как наука о данных, МО, ИИ, опираясь на свои многочисленные искусно созданные методы, атрибуты и функции. Изо дня в день анализируя данные, мы сталкиваемся с разными незаурядными ситуациями, решения которых находятся сокровищнице встроенного API Pandas и реализуются посредством краткого и качественного кода...