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Du code concis, avec une explication claire.
pandas: expanding mean/cumsum
Agrégations cumulées avec expanding().
#pandas#expanding#cumsum
pandas: explode (listes → lignes)
Transformer des listes en lignes séparées.
#pandas#explode#lists
pandas: get_dummies (one-hot)
Encoder des catégories en variables indicatrices.
#pandas#onehot#dummies
pandas: filter, query et loc
Filtrer des lignes via expressions et indexation loc.
#pandas#filter#query
pandas: groupby agg multi-stat
Agréger par groupes avec plusieurs statistiques nommées.
#pandas#groupby#agg
pandas: json_normalize
Aplatir des dictionnaires/listes JSON imbriqués en colonnes.
#pandas#json#normalize
pandas: melt (wide → long)
Convertir un DataFrame large en format long.
#pandas#melt#reshape
pandas: mémoire downcast int/float
Réduire la RAM en downcast des colonnes numériques.
#pandas#memory#downcast
pandas: merge_asof (join temporel)
Faire une jointure as-of (la plus proche dans le passé).
#pandas#asof#join
pandas: garder premier/dernier par groupe
Simuler SQL 'keep first/last' via sort + drop_duplicates.
#pandas#groupby#keep
pandas: merge (inner/left/right/outer)
Joindre des DataFrames avec différents types de jointures.
#pandas#merge#join
pandas: semi-join et anti-join
Simuler semi/anti join via merge(indicator=True).
#pandas#join#semi