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...

В ходе обработки массивов данных зачастую приходится преобразовывать датафреймы в иные объекты для совместимости с другими модулями. Рассмотрим основные структуры на примере следующей таблицы: import pandas as pd df = pd.DataFrame([['id1', 'key_new1','key_old1'], ['id2','key_new2','key_old2'], ['id3', 'key_new3','key_old3'], ['id4','key_new4','key_old4']], columns=['id', 'new', 'old']) df NumPy массив Хоть многие модули и поддерживают Pandas, стандартом де-факто...