#pandas
86 éléments
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pandas: rank dense/ascending
Ranger des valeurs avec différentes méthodes.
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pandas: query/eval
Filtrer et calculer via expressions `query` et `eval`.
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pandas: rank et percent_rank
Calculer ranks et pourcentages de rang par groupe.
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pandas: read_csv parsing et dtypes
Lire un CSV avec parse_dates, dtypes et valeurs manquantes.
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pandas: read_parquet colonnes
Lire seulement un sous-ensemble de colonnes d'un parquet.
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pandas: read_json lines
Lire un NDJSON (JSON par ligne) efficacement.
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pandas: read_sql via SQLAlchemy
Charger un DataFrame depuis une base SQL avec SQLAlchemy.
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pandas: read_csv dtype & na_values
Forcer types et définir les valeurs NA lors de l'import.
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pandas: rolling + groupby apply
Appliquer des fenêtres glissantes par groupe.
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pandas: resample et agrégations temporelles
Rééchantillonner une série temporelle et agréger (sum/mean).
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pandas: rolling fenêtre temporelle
Rolling basé sur durée (ex: 2H) plutôt que taille fixe.
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pandas: sample reproductible
Échantillonner des lignes avec graine fixe.
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