Zastosowania biblioteki Pandas
Pandas to standard w analizie, czyszczeniu, przygotowywaniu i manipulacji danymi w Pythonie. Główne zastosowania:
Analiza danych: Grupowanie, sortowanie, filtrowanie, agregacja.
Czyszczenie danych: Obsługa braków, usuwanie duplikatów, transformacje.
Manipulacja ramkami danych: Łączenie (merge, join), zmiana kształtu (pivot, melt).
Eksploracyjna analiza (EDA): Podsumowania statystyczne, wizualizacja.
Machine Learning: Inżynieria cech, przygotowanie zbiorów treningowych.
Finanse i ekonomia: Analiza szeregów czasowych, portfele, badania rynku.
Web Scraping: Ekstrakcja tabel HTML do DataFrame'ów.
Dane geoprzestrzenne: Analiza przestrzenna (z GeoPandas).
Bioinformatyka: Analiza danych biologicznych, sekwencji.
Nauki społeczne: Ankiety, dane z mediów społecznościowych.
Pandas to wszechstronne, niezbędne narzędzie w ekosystemie Pythona do pracy z danymi.