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...

Источник: Nuances of Programming Pandas — это золотой стандарт в обработке данных. А функциональные возможности библиотеки по загрузке, фильтрации, обработке и изучению данных быстро сделали ее излюбленным инструментом аналитиков. Конечно же, большинство из нас работает с самыми примитивными возможностями: загрузка данных из CSV-файла, фильтр нескольких столбцов и переход к визуализации данных. Однако в Pandas есть и малоизвестные, но от того не менее полезные функции, которые значительно упрощают обработку данных...