Skip to content

prasertcbs/pandas

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

34 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

pandas for Data Science

YouTube Title
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ Anaconda Python āđāļĨāļ° Jupyter Notebook āļšāļ™ Windows
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļ Jupyter notebook
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āđāļ™āļ°āļ™āļģāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļŠāļļāļ”āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™ āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ markdown āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ markdown āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Markdown āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļēāļĢāļšāļąāļāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļš Jupyter Notebook
  āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ IPython.display āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āđ„āļŸāļĨāđŒāđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡ āđāļŠāļ”āļ‡āļĢāļđāļ› JSON āđāļĨāļ° YouTube āđƒāļ™ Jupyter Notebook
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āđ‡āļš āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāđāļĨāļ° YouTube āđƒāļ™ notebook
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ autocomplete āđāļĨāļ° help āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ start Jupyter notebook āļšāļ™ Windows
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢ run Jupyter notebook āđƒāļ™ browser āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter Notebook: āļāļēāļĢ run notebook cell āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩ Python Prompt (āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒāļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļē 3 āļ•āļąāļ§)
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢ copy cells āļ‚āđ‰āļēāļĄ notebooks
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āļāļēāļĢāđ€āļāđ‡āļšāđāļĨāļ°āđāļŠāļĢāđŒ notebooks āļšāļ™ github
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter Notebook: āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰ Jupyter notebook āļšāļ™ Cloud āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google Colaboratory (Colab)
  āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ pip āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ Python packages āđƒāļ™ Google Colaboratory
  āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Jupyter notebook āļšāļ™ Visual Studio Code
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: pandas.Series
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āđāļ–āļ§āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ pandas āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ head, tail āđāļĨāļ° sample
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ (data types) āđƒāļ™ pandas
  āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ” max_rows, max_columns, float_format āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŪāļĩāļŠāđ‚āļ•āđāļāļĢāļĄ (histogram) āđāļĨāļ° density plot
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ boxplot
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ boxplot āļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸ XY āļŦāļĢāļ·āļ­ Scatter Plot
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāđāļ—āđˆāļ‡ (bar graph)
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸ stacked bar
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļĢāļēāļŸāđ€āļŠāđ‰āļ™ (line graph)
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāđ€āļŠāđ‰āļ™āđāļŠāļ”āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ % āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļš
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāđ€āļŠāđ‰āļ™āļŦāļĨāļēāļĒāđ€āļŠāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ āđ† āļāļąāļ™
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ§āļ­āļąāļāļĐāļĢāđ„āļ—āļĒāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļēāļŸāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas: āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ” style āđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļāļĢāļēāļŸ
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ correlation matrix āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāđāļšāļš heatmap
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ CSV, TSV, FWF, Excel, Zip āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ local, web, dropbox, github āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒāļ—āļĩāđˆāđāļŠāļĢāđŒāļˆāļēāļ OneDrive āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩ header row
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ pandas DataFrame āļˆāļēāļ Clipboard
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ§āļąāļ™āđ€āļ§āļĨāļē (date/time data) āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ§āļĄāđ„āļŸāļĨāđŒ CSV āļŦāļĨāļēāļĒ āđ† āđ„āļŸāļĨāđŒ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ save pandas DataFrame āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ CSV
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ Excel āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļŠāļĩāļ—āļŦāļĨāļēāļĒ āđ† āļŠāļĩāļ—āļˆāļēāļ Excel āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame (āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļŠāļĩāļ—āļŦāļĨāļēāļĒ āđ† āļŠāļĩāļ—āļˆāļēāļ Excel āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame (āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ save āļŦāļĨāļēāļĒ āđ† pandas DataFrame āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ Excel
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ google sheets āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ csv, tsv, json, excel āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļĢāđŒāļšāļ™ Google Drive
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ Google Form āđ€āļŠāđˆāļ™ āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ "āļžāļ­āđƒāļˆāļĄāļēāļ" āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļĨāļ‚ 4
  āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļˆāļēāļ World Bank āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ web āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āļ•āļēāļĢāļēāļ‡ html āļ”āđ‰āļ§āļĒ read_html
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ JSON āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas dataframe
  āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ GET requests āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ text file (CSV, JSON) āđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļˆāļēāļ web URL
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Pandas āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ Bank Of Thailand API (REST API)
  āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™ R datasets āļĄāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ SPSS (read and write SPSS sav and zsav file)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ sqlite3 āļĄāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡ pandas DataFrame āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āđƒāļ™ sqlite3
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš data science: āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ Microsoft SQL Server āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: save DataFrame āđ„āļ›āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āđƒāļ™ MS SQL Server
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āļāļąāļšāļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ PostgreSQL
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš data science: āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļēāļ MySQL āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: save DataFrame āđ„āļ›āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āđƒāļ™ MySQL, PostgreSQL āđāļĨāļ° SQLite
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ pandas index āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ pandas DataFrame āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ pandas DataFrame āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđāļ–āļ§āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āļēāļĄāđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļĨāļšāđāļ–āļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļŠāļ·āđˆāļ­āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ‡āļĨāļģāļ”āļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ pandas āļ”āđ‰āļ§āļĒ sort_values āđāļĨāļ° sort_index
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ loc āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđāļ–āļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ loc āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļš regex āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļ·āđˆāļ­āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ iloc āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđāļ–āļ§āđāļĨāļ°āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ at āđāļĨāļ° iat āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđāļĨāļ°āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ„āđˆāļēāđāļšāļš scalar āđƒāļ™ DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ two-level index āđƒāļŦāđ‰ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ three-level index āđƒāļŦāđ‰ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ pandas IndexSlice āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ multi-level index āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ pandas IndexSlice āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ multi-level index āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļŦāļļāđ‰āļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ°āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas (get daily stock price)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ multilevel column names āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĢāļēāļ„āļēāļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ§āļąāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ§āļĨāļēāđƒāļ™ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļš TimeSeries (DatetimeIndex)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ groupby āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Series.str.replace āđ€āļžāļ·āđˆāļ­ clean āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļĨāļšāļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđ€āļĨāļ‚ 0-9 āļ­āļ­āļāļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒ (clean currency text) āđ€āļŠāđˆāļ™ $70K āđ€āļ›āđ‡āļ™ 70000
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ pandas drop_duplicates āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāļšāđāļ–āļ§āļ‹āđ‰āļģ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļąāļš missing values āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļąāļš missing values āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆ missing values
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāđāļšāļš category āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ ordered category āđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ cut āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļšāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™ category
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļŦāļĨāļēāļĒ āđ† DataFrame āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas.concat
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ aggregate function āđƒāļ™ Series āđāļĨāļ° DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ axis=0 (by index) āđāļĨāļ° axis=1 (by columns)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļēāļĢāļēāļ‡āđ„āļ‚āļ§āđ‰ (crosstab) āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ pivot table āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ melt/unpivot pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ pandas pivot table āđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡ missing values
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ aggregate function āđƒāļ™ pivot table āļ‚āļ­āļ‡ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ diff() āđāļĨāļ° pct_change() āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļœāļĨāļ•āđˆāļēāļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļŠāļ­āļ‡āđāļ–āļ§
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ diff() āđāļĨāļ° pct_change() āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļš groupby āđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŦāļēāļ„āđˆāļēāđāļĢāļāđāļĨāļ°āļ„āđˆāļēāļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ° group āđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“āļĢāļēāļ„āļēāļŦāļļāđ‰āļ™āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļēāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ groupby().first()
  āļŠāļ­āļ™ pandas āļāļēāļĢāļŦāļēāđāļ–āļ§āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āđˆāļēāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļ•āđˆāļģāļŠāļļāļ”āļ”āđ‰āļ§āļĒ nlargest, nsmallest
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđāļŠāļ”āļ‡āļĨāļģāļ”āļąāļš (rank) āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ standardize data (z-score) āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas
  āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ dummy variable āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļąāļš Linear Regression āļ‚āļ­āļ‡ scikit-learn āđāļĨāļ° statsmodels
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ merge DataFrames āđāļšāļš inner join
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢ merge DataFrames āđāļšāļš left join
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš lambda function
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ lambda function āļāļąāļš pandas Series āđāļĨāļ° DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ map āđƒāļ™ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ applymap āđƒāļ™ pandas
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ apply āđƒāļ™ pandas
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĒāļāļ•āļēāļĄāļāļĨāļļāđˆāļĄāļ”āđ‰āļ§āļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢ Split-Apply-Combine
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ query āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ any() āđāļĨāļ° all() āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš True/False
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļĨāļąāļšāđāļ–āļ§ (shuffle) āđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļļāđˆāļĄāđāļ–āļ§āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđāļšāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ āđ†
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļŠāļļāđˆāļĄāđāļ–āļ§āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđāļšāđˆāļ‡āļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ āđ† āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļšāđˆāļ‡ DataFrame āļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™ training āđāļĨāļ° test datasets (āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļšāđˆāļ‡ DataFrame āļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™ training āđāļĨāļ° test datasets (āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ°āđāļ–āļ§āđƒāļ™ DataFrame (iterate rows in dataframe)
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļģāļŦāļ™āļ”āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āđāļ–āļ§āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ style āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ DataFrame āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ style āđƒāļ™āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ DataFrame āļ”āđ‰āļ§āļĒ custom function
  āļŠāļ­āļ™ Python āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data science: āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļĢāļđāļ›āđāļĨāļ° hyperlinkāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™āđ„āļžāļ˜āļ­āļ™ Python 3: āļāļēāļĢāļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļˆāļēāļ URL āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļšāļ™ jupyter notebook
  āļŠāļ­āļ™āļ—āļģ web scraping āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python: āļāļēāļĢ scrape āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļˆāļēāļāļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āđ‡āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ BeautifulSoup
  āļŠāļ­āļ™āļ—āļģ web scraping āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python: āļāļēāļĢ scrape url link āđāļĨāļ° img āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1
  āļŠāļ­āļ™āļ—āļģ web scraping āļ”āđ‰āļ§āļĒ Python: āļāļēāļĢ scrape url link āđāļĨāļ° img āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2
  āļŠāļ­āļ™ web scraping: āļāļēāļĢ scape āļ™āļąāļāđ€āļ•āļ°āļ—āļĩāļĄ Liverpool āļĄāļēāđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™ pandas.DataFrame
  āļŠāļ­āļ™āļāļēāļĢ download āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļˆāļēāļ url āļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™ pandas DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ web scraping āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āļšāļ™ Notebook āđāļĨāļ°āļšāļąāļ™āļ—āļķāļāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ
  āļŠāļ­āļ™ web scraping āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĨāļ°āļĢāļđāļ›āļ āļēāļžāļĄāļēāđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ MySQL
  āļŠāļ­āļ™ pandas: explode (unnest) multivalue column āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ„āđˆāļēāđāļšāļš list
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ JSON
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ JSON āļˆāļēāļ public RESTful APIs āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™ āļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ­āļēāļāļēāļĻ Pokemon
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš JSON string format āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļ—āļĩāđˆ pandas āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļąāļšāļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđƒāļ™ DataFrame āļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ„āđˆāļēāđāļšāļš dict āđāļĨāļ° list
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āļ—āļąāđˆāļ§āđ‚āļĨāļāđāļšāļšāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™ (get daily stock market index)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ SAS (xport, sas7bdat)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢ stack āđāļĨāļ° unstack DataFrame āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩ MultiIndex
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āļāļąāļš Azure SQL Database
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚ (numeric column name)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļŠ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļˆāļļāļ”āļ—āļĻāļ™āļīāļĒāļĄ āđ€āļ›āļ­āļĢāđŒāđ€āļ‹āđ‡āļ™āļ•āđŒ āđƒāļŠāđˆ , āļ„āļąāđˆāļ™āļ—āļļāļ 3 āļŦāļĨāļąāļ
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļ row/column label āļ”āđ‰āļ§āļĒ filter āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļ·āđˆāļ­āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļģāļ§āđˆāļē math
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļŠāļ·āđˆāļ­āļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāđāļšāļš MultiIndex āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđ€āļ‡āļīāļ™āļ•āļĢāļēāļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻāļˆāļēāļ RESTful api
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļŦāļēāļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđāļĒāļāļ•āļēāļĄāļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āđ„āļ•āļĢāļĄāļēāļŠ āđāļĨāļ°āļ›āļĩ
  āļŠāļ­āļ™āđ„āļžāļ˜āļ­āļ™ Python: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ tqdm āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ progress meter
  āļŠāļ­āļ™āđ„āļžāļ˜āļ­āļ™ Python: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ io.StringIO āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģ memory file (āļ­āđˆāļēāļ™ string āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļ­āđˆāļēāļ™āđ„āļŸāļĨāđŒ)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ SQL āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™ DataFrame āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandasql package
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢ merge āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĢāļēāļ„āļēāļ™āđ‰āļģāļĄāļąāļ™āđāļĨāļ°āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāļĢāļēāļĒāđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ (merge oil and gold prices)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢ merge āļĢāļēāļ„āļēāļ™āđ‰āļģāļĄāļąāļ™āđāļĨāļ°āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļąāļ™ (merge oil prices and stock index)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ§āļĄāļŦāļĨāļēāļĒ āđ† āļŠāļĩāļ—āļˆāļēāļ Google Sheets āļĄāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ DataFrame
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ regular expression āđƒāļ™āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ†
  āļŠāļ­āļ™ data science: āļāļēāļĢāļ”āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ āļēāļĐāļēāđ„āļ—āļĒāļ”āđ‰āļ§āļĒ regex (extract Thai characters with regular expression)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āđ‰āļ§āļĒ regular expression (str.extract āđāļĨāļ° str.split)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ dummy/one-hot āļˆāļēāļ multivalued column
  āļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļ‡ pandas DataFrame āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™ Sparse āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģ Market Basket Analysis
  āļŠāļ­āļ™ Jupyter notebook: āđāļ™āļ°āļ™āļģ Azure Notebook āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŠāđ‰ Jupyter Notebook āļšāļ™ Cloud
  āļŠāļ­āļ™ data science: āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļšāļš multilevel āļ”āđ‰āļ§āļĒ pandas (clean multilevel table)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āđāļ›āļĨāļ‡ DataFrame āđ€āļ›āđ‡āļ™ HTML, Markdown āđāļĨāļ° Excel (DataFrame to HTML, Markdown, Excel table)
  āļŠāļ­āļ™ pandas: āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ„āļ­āļĨāļąāļĄāļ™āđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāđ‡āļšāļ„āđˆāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™ dictionary
  āļŠāļ­āļ™ data science: preprocess āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļˆāļēāļ Google Form

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published