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Du code concis, avec une explication claire.
pandas: expanding (cum*)
Cumulatifs et statistiques étendues.
#pandas#expanding#cumsum
pandas: explode de listes
Décompacter des listes en lignes avec explode.
#pandas#explode#reshape
pandas: interpolate valeurs manquantes
Interpoler des valeurs NaN sur séries.
#pandas#interpolate#missing
pandas: mask et where
Remplacer conditionnellement des valeurs.
#pandas#mask#where
pandas: json_normalize
Aplatir des objets JSON imbriqués en colonnes.
#pandas#json#normalize
pandas: indicator, anti/semi-join
Repérer l'appartenance via merge(indicator=True).
#pandas#merge#join
pandas: unique et nunique
Obtenir les valeurs distinctes et leur compte.
#pandas#unique#nunique
pandas: pipe et method chaining
Chaîner des transformations lisibles.
#pandas#pipe#functional
pandas: qcut avec labels
Binner en quantiles avec étiquettes lisibles.
#pandas#qcut#labels
pandas: read_html (tables)
Extraire des tables HTML sans scraper complexe.
#pandas#html#tables
pandas: read_csv dtypes
Lire un CSV avec dtypes explicites pour performance.
#pandas#csv#dtype
pandas: read_json(lines=True)
Charger du JSONL (NDJSON) efficacement.
#pandas#json#ndjson