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...

Источник: Nuances of Programming Введение Pandas позволяет разработчикам выбирать между различными типами массивов для представления данных датафрейма. Традиционно большинство датафреймов поддерживаются массивами NumPy. Pandas 2.0 предоставила возможность использовать массивы PyArrow в качестве формата хранения данных. Кроме того, между этими массивами и датафреймом существует промежуточный слой Block и BlockManager. В статье мы рассмотрим, как этот слой управляет различными массивами. Главным образом, поинтересуемся, что скрывается за pd...