Руководство пользователя

Руководство пользователя охватывает все темы pandas. Каждый подраздел представляет тему (например, «работа с пропущенными данными») и описывает, как pandas решает проблему, с множеством примеров на протяжении всего раздела.

Пользователи, которые только начинают работать с pandas, должны начать с 10 минут работы с pandas.

Дополнительную информацию о любом конкретном методе можно получить в Справочнике API.

• Инструменты ввода-вывода (текст, CSV, HDF5, …)
  • CSV и текстовые файлы
  • JSON
  • HTML
  • Файлы Excel
  • Таблицы OpenDocument
  • Буфер обмена
  • Запись в байтовый поток
  • msgpack
  • HDF5 (PyTables)
  • Feather
  • Parquet
  • SQL-запросы
  • Google BigQuery
  • Формат Stata
  • Форматы SAS
  • Другие форматы файлов
  • Соображения по производительности
• Индексация и выбор данных
  • Различные варианты индексации
  • Основы
  • Доступ к атрибутам
  • Срезы и диапазоны
  • Выбор по метке
  • Выбор по позиции
  • Выбор по вызываемому объекту
  • Индексатор IX устарел
  • Индексация списком с отсутствующими метками устарела
  • Выбор случайных выборок
  • Установка со смещением
  • Быстрый доступ и установка скалярных значений
  • Булевы индексы
  • Индексация с isin
  • Метод where и маскирование
  • Метод query
  • Дубликаты данных
  • Метод get по аналогии с словарями
  • Метод lookup
  • Объекты индексов
  • Установка/сброс индекса
  • Возврат представления или копии
• Многоуровневый индекс / расширенная индексация
  • Иерархическая индексация (MultiIndex)
  • Расширенная индексация с иерархическим индексом
  • Сортировка многоуровневого индекса
  • Методы take
  • Типы индексов
  • Разное по индексации (FAQ)
• Слияние, объединение и конкатенация
  • Конкатенация объектов
  • Объединение/слияние DataFrame или именованных Series в стиле баз данных
  • Слияние, подходящее для временных рядов
• Изменение формы и сводные таблицы
  • Изменение формы объектов DataFrame с помощью сворачивания
  • Изменение формы с помощью стэкинга и анстэкинга
  • Изменение формы с помощью Melt
  • Комбинирование со статистикой и GroupBy
  • Сводные таблицы
  • Перекрестные сводки
  • Мозаика
  • Вычисление индикаторных/фиктивных переменных
  • Факторизация значений
  • Примеры
  • Развертывание столбца со списками
• Работа с текстовыми данными
  • Разделение и замена строк
  • Конкатенация
  • Индексация с str
  • Извлечение подстрок
  • Проверка строк на соответствие или включение шаблона
  • Создание индикаторных переменных
  • Сводка методов
• Работа с отсутствующими данными
  • Значения, считающиеся “отсутствующими”
  • Сумма/произведение пустых/NaN значений
  • Значения NA в GroupBy
  • Заполнение отсутствующих значений: fillna
  • Заполнение объектом Pandas
  • Удаление меток осей с отсутствующими данными: dropna
  • Интерполяция
  • Замена общих значений
  • Замена строк/регулярных выражений
  • Замена числовых значений
• Категориальные данные
  • Создание объектов
  • Тип CategoricalDtype
  • Описание
  • Работа с категориями
  • Сортировка и порядок
  • Сравнения
  • Операции
  • Обработка данных
  • Ввод/вывод данных
  • Отсутствующие данные
  • Отличия от R’s фактора
  • Особенности
• Тип данных целых чисел с возможностью пропусков

• Визуализация
  • Базовые графики: plot
  • Другие графики
  • Построение графиков с отсутствующими данными
  • Инструменты построения графиков
  • Форматирование графиков
  • Построение графиков напрямую с помощью matplotlib
  • Интерфейс построения графиков с сеткой
• Инструменты вычислений
  • Статистические функции
  • Функции окон
  • Агрегация
  • Растущие окна
  • Экспоненциально взвешенные окна
• Группировка: разделение-применение-объединение
  • Разделение объекта на группы
  • Итерация по группам
  • Выбор группы
  • Агрегация
  • Преобразование
  • Фильтрация
  • Отправка в методы экземпляров
  • Гибкое apply
  • Другие полезные функции
  • Примеры
• Временные ряды / функциональность дат
  • Обзор
  • Маркеры времени против временных интервалов
  • Преобразование в метки времени
  • Генерация диапазонов меток времени
  • Ограничения меток времени
  • Индексирование
  • Компоненты времени/даты
  • Объекты DateOffset
  • Методы экземпляров, связанные с временными рядами
  • Ресемплирование
  • Представление временных интервалов
  • Преобразование между представлениями
  • Представление интервалов за пределами границ
  • Обработка часовых поясов
• Временные интервалы
  • Парсинг
  • Операции
  • Сведения
  • Преобразование частоты
  • Атрибуты
  • TimedeltaIndex
  • Ресемплирование
• Стиль
  • Создание стилей
  • Более тонкий контроль: нарезка
  • Более тонкий контроль: значения отображения
  • Встроенные стили
  • Обмен стилями
  • Другие параметры
  • Интересные вещи
  • Экспорт в Excel
  • Расширяемость
• Параметры и настройки
  • Обзор
  • Получение и установка параметров
  • Настройка параметров запуска в среде Python/IPython
  • Часто используемые параметры
  • Доступные параметры
  • Форматирование чисел
  • Форматирование Unicode
  • Отображение схемы таблицы
• Улучшение производительности
  • Cython (написание расширений C для pandas)
  • Использование Numba
  • Вычисление выражений с помощью eval()
• Структуры разреженных данных
  • SparseArray
  • SparseDtype
  • Доступ к разреженным данным
  • Расчеты с разреженными данными
  • Миграция
  • Взаимодействие с scipy.sparse
  • Подклассы разреженных данных
• Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Использование памяти DataFrame
  • Использование инструкций if/truth с pandas
  • NaN, Целочисленные NA значения и NA повышение типа
  • Различия с NumPy
  • Многопоточная безопасность
  • Проблемы с порядком байтов
• Справочник рецептов
  • Идиомы
  • Выбор
  • Многоуровневый индекс
  • Отсутствующие данные
  • Группировка
  • Временные ряды
  • Объединение
  • Построение графиков
  • Ввод/вывод данных
  • Вычисления
  • Временные интервалы
  • Использование псевдонимов для названий осей
  • Создание тестовых данных