Creata visualizzazione e report utilizzando ampie librerie Python, Pandas, Numpy, Matplotlib.

Pandas è una libreria Python open-source matura per la manipolazione e l'analisi dei dati. I suoi componenti principali, `DataFrame` e `Series`, forniscono astrazioni robuste per gestire dati strutturati e etichettati. Ecco cosa spicca dal punto di vista di uno sviluppatore: ✅ Strutture Dati Espressive • `DataFrame`: Struttura dati tabellare bidimensionale, a dimensione variabile, eterogenea con assi etichettati (righe e colonne). • `Series`: Array etichettato unidimensionale, in grado di contenere qualsiasi tipo di dato. ✅ Supporto I/O Completo • Funzioni native per leggere/scrivere CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 e altro. Metodi come `read_csv()`, `to_excel()`, e `read_sql()` semplificano l'integrazione con fonti di dati esterne. ✅ Manipolazione Dati Efficiente • Indicizzazione, slicing e suddivisione potenti utilizzando selettori intuitivi basati su etichette o su interi. • Operazioni vettorializzate costruite su NumPy consentono calcoli rapidi ed efficienti in termini di memoria su grandi set di dati. • Supporto integrato per la gestione dei dati mancanti (`NaN`, `NA`, `NaT`) senza interrompere i flussi di lavoro. ✅ Raggruppamento e Aggregazione Avanzati • Operazioni `groupby` flessibili per flussi di lavoro split-apply-combine, supportando aggregazioni e trasformazioni complesse. ✅ Serie Temporali e Dati Categoriali • Tipi e metodi specializzati per serie temporali (ad es., `Timestamp`, `Period`, campionamento) e dati categoriali, migliorando sia le prestazioni che l'uso della memoria. ✅ Interoperabilità • Integrazione senza soluzione di continuità con lo stack dati Python più ampio: NumPy per operazioni numeriche, Matplotlib e Seaborn per la visualizzazione, e scikit-learn per pipeline di machine learning. ✅ Rimodellamento, Unione e Pivot • Funzioni come `pivot_table`, `melt`, `merge`, e `concat` consentono un rimodellamento e unione dei dati flessibili. ✅ Documentazione Estesa e Comunità • Grande comunità attiva e documentazione estesa, con una ricchezza di tutorial ed esempi per la maggior parte dei casi d'uso.

Usabilità e rappresentazione grafica di vari set di dati