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Du code concis, avec une explication claire.
pandas: to_numeric errors='coerce'
Convertir en numériques, forcer NaN quand conversion impossible.
#pandas#astype#numeric
pandas: categorical pour mémoire
Optimiser la mémoire en convertissant des colonnes catégorielles.
#pandas#categorical#memory
pandas: lecture CSV en chunks
Traiter un gros CSV par blocs (chunksize) en streaming.
#pandas#csv#chunksize
pandas: concat lignes/colonnes
Assembler DataFrames verticalement ou horizontalement.
#pandas#concat#append
pandas: cut et qcut (binning)
Discrétiser des variables continues en bacs.
#pandas#binning#cut
pandas: crosstab normalisé + marges
Tableau croisé avec normalisation et totaux.
#pandas#crosstab#pivot
pandas: floor/ceil/round datetime
Arrondir des timestamps à l'unité temporelle désirée.
#pandas#datetime#round
pandas: datetimes tz-aware
Créer et convertir des timestamps avec fuseau horaire.
#pandas#datetime#timezone
pandas: diff/pct_change/cummax
Calculer différences, variations, cumul max.
#pandas#timeseries#diff
pandas: dropna subset/threshold
Supprimer lignes/colonnes manquantes selon conditions.
#pandas#dropna#missing
pandas: duplicates (drop et keep)
Détecter et supprimer les doublons avec différentes stratégies.
#pandas#duplicates#cleaning
pandas: Excel lire feuilles
Lire un fichier Excel et sélectionner des feuilles.
#pandas#excel#xlsx