Учебники по Pandas и Numpy

«Раздел сайта о Pandas и NumPy — фундамент анализа данных в Python»

Если бы программирование на Python было похоже на строительство дома, то библиотеки NumPy и Pandas стали бы его фундаментом. Эти инструменты — не просто популярные модули, а основа всей экосистемы анализа данных, машинного обучения и научных вычислений на Python. В этом разделе моего блога я собрал статьи, которые помогут как новичкам освоить базовые принципы работы с данными, так и опытным разработчикам углубиться в тонкости оптимизации и производительности.

Почему именно Pandas и NumPy?

Python изначально был создан как язык общего назначения, но благодаря таким библиотекам он стал де-факто стандартом в области Data Science. NumPy добавляет возможность работать с многомерными массивами и эффективно выполнять математические операции, а Pandas — это слой абстракции над NumPy, предоставляющий удобные структуры данных вроде DataFrame и Series, которые делают работу с табличными данными почти такой же простой, как работа в Excel, но гораздо мощнее и гибче.

В своих статьях я стремлюсь показать, что эти библиотеки — не только инструменты для обработки данных, но и способ мышления. Понимание того, как устроены массивы NumPy под капотом или как Pandas выполняет группировки и фильтрации, позволяет писать код, который работает быстрее, использует меньше памяти и легче поддерживается.

Что вы найдете в этом разделе

В разделе, посвящённом NumPy, я рассказываю:

• О том, почему обычные списки Python не подходят для численных вычислений.

• Как создавать массивы, использовать broadcasting и векторизацию.

• Об устройстве типов данных в NumPy и важности правильного выбора dtype.

• О продвинутых методах индексирования и манипуляций с формой массивов.

А в материалах про Pandas вы найдёте:

• Подробное объяснение таких понятий, как Series, DataFrame, Index.

• Как читать данные из разных источников (CSV, Excel, SQL) и сохранять их обратно.

• Работу с пропущенными значениями, дубликатами и преобразование типов.

• Агрегацию, группировку, применение функций (apply, map, transform) и работу с временными рядами.

• Примеры реальных задач анализа данных, от предобработки до визуализации.

Для кого этот раздел?

Этот раздел будет полезен:

• Начинающим, кто хочет сделать первые шаги в анализе данных на Python.

• Программистам, переходящим из других языков и желающим понять, как всё устроено в Python-экосистеме.

• Data Scientists, которым нужно систематизировать знания и повысить производительность своего кода.

• Разработчикам, интересующимся внутренним устройством библиотек и тем, как они взаимодействуют между собой.

Зачем читать мои статьи?

Когда я начинал писать эти материалы, я задался вопросом: «Почему так много людей застревает на уровне “прочитал документацию, а всё равно не понял”?» И я решил написать не просто руководства, а истории — рассказы о том, как работают эти библиотеки на практике, какие подводные камни встречаются, и как с ними справляться. Моя цель — не просто научить вас вызывать метод .groupby(), а помочь понять, почему он работает именно так, и какие альтернативы есть у этого подхода.

Заключение

Библиотеки NumPy и Pandas — это больше чем инструменты. Это язык, на котором говорит современный анализ данных. Изучая их, вы не просто осваиваете Python, вы входите в мир, где данные становятся смыслом, а код — ключом к их пониманию. Я надеюсь, что статьи этого раздела станут вашим проводником в этот мир, а также источником знаний, к которому вы сможете возвращаться снова и снова.

Счастливого вам анализа!