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Du code concis, avec une explication claire.
pandas+seaborn: pairplot et corr
Explorer corrélations via pairplot et matrice de corr.
#seaborn#pairplot#corr
pandas: str.split et extract multiples
Extraire plusieurs champs via split/regex extract.
#pandas#string#regex
pandas: style format et heatmap
Appliquer formattage et heatmap sur DataFrame (Jupyter).
#pandas#style#heatmap
pandas: to_parquet / read_parquet
Lire/écrire Parquet avec pyarrow ou fastparquet.
#pandas#parquet#pyarrow
pandas: to_feather (feather rapide)
Sauvegarder en feather (Apache Arrow) très rapide.
#pandas#feather#arrow
pandas: to_parquet (pyarrow rapide)
Écrire un DataFrame en parquet colonne, compressé.
#pandas#parquet#pyarrow
pandas: to_pickle (sérialiser rapide)
Sauvegarder/charger un DataFrame avec pickle.
#pandas#pickle#serialize
pandas: tz_localize et tz_convert
Localiser des timestamps en timezone et convertir.
#pandas#timezone#datetime
pandas: to_sql avec SQLite par chunks
Écrire un DataFrame dans SQLite par paquets.
#pandas#sqlite
pandas: rolling, expanding, ewm
Fenêtres glissantes, cumulatives et exponentielles.
#pandas#rolling#ewm
plotly: express graphiques rapides
Créer des graphiques interactifs avec plotly.express.
#plotly#express#interactive
plotnine: style ggplot2 en Python
Composer des graphiques avec l'API à la ggplot2.
#plotnine#ggplot#grammar