Если вы работаете с текстовыми данными, изучите эти методы Pandas. Текстовые данные обычно несут больше информации, чем числа. Как бы мне ни нравилось работать с числами, текстовые данные постоянно присутствуют в моем рабочем процессе. Я не измерял и не анализировал их, но мне кажется, что количество текстовых данных у меня больше, чем числовых. Наиболее существенное различие между текстовыми и числовыми данными заключается в том, сколько и предварительной обработки они требуют. Числовые данные обычно приходят в формате, который можно напрямую использовать в анализе или моделировании данных...

Источник: Nuances of Programming Объем структурированных табличных данных увеличивается с каждым днем. Именно поэтому дата-сайентисту так важно уметь анализировать табличные данные с помощью Pandas. Хотя самообучение  —  отличный способ повысить квалификацию, иногда может пригодиться и опыт коллег, которые быстрее нашли ответы на актуальные вопросы. Хотите продвинуться в этом направлении и “прокачать” навыки работы в Pandas? Сделать это вам помогут решения, которые отвечают на десять вопросов из категории Pandas на StackOverflow, собравших наибольшее количество голосов...