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Pandas: 26 links para aprovecharlo

Pandas Flujo de trabajo y 26 links para aprovecharlo

Créditos: Unocero

Pandas es una biblioteca de software de código abierto que manipula y analiza datos de lenguaje Python.

Además, gracias a esta biblioteca se puede trabajar con formatos como CSV, Excel, SQL, y HDF5, entre otros más; también, facilita filtrar tablas y fusionar datos.

De acuerdo con Avi Chawla, de LinkedIn, hay alrededor de 3 millones de descargas diarias de la marca.

Créditos: Data Science

Sin embargo, considera que los usuarios no sacan el provecho total a su potencial como biblioteca de software.

Chawla promovió estas 26 links con código abierto para potenciar flujos laborales de las personas.

Links de Pandas:

1) Jupyter-Datatables: Enriquece la vista previa predeterminada de un DataFrame.

Enlace: https://bit.ly/jupy-dtable 

2) SummaryTools: Potencie el método describe().

Enlace: https://bit.ly/summ-tools 

3) Tabla lateral: Sobrealimente el método value_counts().

Enlace: https://lnkd.in/dSqfbg-5 

4) Boceto: Genere código / información haciendo preguntas en lenguaje natural.

Enlace: https://bit.ly/py-sketch 

5) Deepchecks: Genere un informe completo de validación de datos.

Enlace: https://bit.ly/deepchks 

Créditos: Shots

6) Sabor de Pandas: Extienda los pandas para adjuntar métodos al objeto de marco de datos.

Enlace: https://bit.ly/py-pdflavor 

7) Pandarallel: paraleliza en todos los núcleos de CPU.

Enlace: https://bit.ly/pd-parallel 

8) PandasML: Incluye sklearn y matplotlib integrados.

Enlace: https://bit.ly/pandasml 

9) Geopandas: Trabajar con datos geoespaciales en pandas.

Enlace: https://bit.ly/geo-pd 

10) DuckDB: Ejecutar consultas SQL en marcos de datos.

Enlace: https://bit.ly/pd-sql 

11) Modin: Aumenta el rendimiento hasta 70 veces modificando la importación.

Enlace: https://bit.ly/py-modin 

12) PivotTableJS: crea tablas dinámicas mediante la funcionalidad de arrastrar y soltar.

Enlace: https://bit.ly/PivotJS 

13) Missingno: Visualice los valores que faltan en su conjunto de datos. 

Enlace: https://bit.ly/py-missing 

14) Pandas Alive: Crea gráficos animados para los dataframes de pandas.

Enlace: https://bit.ly/pd-alive 

15) Skimpy: Sobrealimenta el método describe().

Enlace: https://bit.ly/py-skim 

16) Pandas-log: Depurar la tubería con registro paso a paso.

Enlace: https://bit.ly/py-log 

Aprovechar mejor la experiencia

17) tsflex: Procese series temporales y realice la extracción de características.

Enlace: https://bit.ly/tsflex 

18) pandas-profiling: Generar informe EDA de datos en una línea.

Enlace: https://lnkd.in/dQrS8KTA 

Créditos: Máster en DataScience

19) Marte: Un marco basado en tensores para escalar numpy, scikit-learn, etc.

Enlace: https://bit.ly/py-mars 

20) nptyping: Aplique sugerencias de tipo para los marcos de datos.

Enlace: https://bit.ly/nptyping 

21) popmon: Perfila tus datos para determinar su estabilidad.

Enlace: https://bit.ly/py-popmon 

22) Gspread-pandas: Interactúa con las hojas de Google usando marcos de datos.

Enlace: https://bit.ly/pd-gsheets 

23) pdpipe: Crea pandas pipeline de forma fácil e intuitiva.

Enlace: https://bit.ly/py-pdpipe 

24) PrettyPandas: Embellece el marco de datos cuando se imprime. 

Enlace: https://lnkd.in/deGXBryJ 

25) Dora: Una API intuitiva para la limpieza de datos, procesamiento, selección de características, visualización, etc.

Enlace: https://bit.ly/py-dora 

26) Pandapy: La velocidad de NumPy combinada con la elegancia de los pandas.

Enlace: https://bit.ly/pandapy 

Fórmate en un rol del mundo de datos

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