Руководство библиотеке Pandas

1. Глава 1. Введение в Pandas

   1. Что такое Pandas

2. Глава 2. Series

   1. Создание и свойства Series

   2. Выборка данных из Series

   3. Арифметические операции с Series

   4. Фильтрация

3. Глава 3. DataFrame

   1. Создание и свойства DataFrame

   2. Получение данных из DataFrame

   3. Выбор столбцов и строк

   4. Выбор данных с помощью методов loc и iloc

   5. Загрузка данных из файлов и веб-страниц

   6. Добавление и удаление строк и столбцов в DataFrame

   7. Переименование и перестановка столбцов

   8. Арифметические операции над DataFrame

4. Глава 4. Фильтрация

   1. Фильтрация DataFrame на основе столбцов

   2. Фильтрация с помощью логических операторов

   3. Методы фильтрации

   4. Фильтрация по дате и времени

   5. Фильтрация значений NULL или пропущенных значений

5. Глава 5. Очистка данных

   1. Удаление пропущенных данных

   2. Заполнение пропущенных значений константой, средним значением и медианой

   3. Заполнение с помощью конкретной категории

   4. Обратное и прямое заполнение пропущенных значений

   5. Интерполяция для обработки пропущенных данных

   6. Обработка дубликатов

6. Глава 6. Группировка и агрегация

   1. Группировка

   2. Агрегация

   3. Агрегация с помощью функции agg()

   4. Группировка и агрегация с пользовательскими функциями

   5. Дискретизация и разбиение на интервалы

7. Глава 7. Организация данных

   1. Мультииндексирование в Series и DataFrame

   2. Преобразование между форматами данных

   3. Преобразование данных в строки (Melting)

   4. Развертывание данных

   5. Создание сводных таблиц

   6. Объединение данных по строкам и столбцам

   7. Соединение наборов DataFrame

8. Глава 8. Анализ временных рядов

   1. Временные метки Timestamp

   2. Индексирование по дате и времени

   3. Основные операции с временными рядами

   4. Изменение частоты данных

   5. Сдвиг данных

   6. Скользящие окна

9. Глава 9. Визуализация данных

   1. Введение в Matplotlib

   2. Интеграция Matplotlib и Pandas