C'è un metodo per tutto e un modo ancora più efficiente per fare ciò che già fai in Python! Questo non è solo aggiungere funzionalità, ma migliorare le funzionalità che hai già.

Pandas rende facile manipolare i dati nei data frame.

Al cuore della libreria Pandas c'è il data frame, che rende l'uso del framework Pandas interoperabile da un punto di vista di sviluppo delle competenze. Non solo l'apprendimento dei metodi in Pandas sarà prezioso all'interno di Python, ma puoi trasferire rapidamente la tua conoscenza del framework a R o persino a Spark (per applicazioni di big data). Inoltre, il framework stesso implementato in Python è utile per l'analisi dei dati, fornendo numerose funzioni di supporto sull'oggetto data frame, che includono metodi di aggregazione, metodi di calcolo statistico standard e funzionalità pratiche di join/merge e subsetting che tutti gli analisti di dati probabilmente utilizzeranno. Inoltre, è costruito sopra Numpy per un facile trasferimento tra quei tipi per lavori più pesanti/effettivi o persino per spingerlo a un livello di astrazione più alto per lavori di data-viz/comunicazioni/analisi.