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Thema · pandas

pandas

Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag pandas, sortiert nach Sternen.

127 Repos
  • hamilton@apache

    Apache Hamilton hilft Data Scientists und Engineers dabei, testbare, modulare und selbstdokumentierende Datenflüsse zu definieren, die Abstammung (Lineage/Tracing) und Metadaten kodieren. Läuft und skaliert überall dort, wo Python läuft.

    2.584+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • pygraphistry@graphistry

    PyGraphistry ist eine Python-Bibliothek zum schnellen Laden, Strukturieren, Einbetten und Untersuchen großer Graphen mit dem GPU-beschleunigten visuellen Graphenanalysator Graphistry

    2.551+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • 30-Days-of-Python@codingforentrepreneurs

    Lerne Python in den nächsten (etwa) 30 Tagen.

    2.511+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • ArcticDB@man-group

    ArcticDB ist eine hochleistungsfähige, serverlose DataFrame-Datenbank, die für das Python Data Science-Ökosystem entwickelt wurde.

    2.505+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • Erlernen Sie die wesentlichen Fähigkeiten zur Erkennung und Lösung komplexer realer Probleme mit Machine Learning und Deep Learning mithilfe des beliebten Python-Machine-Learning-Ökosystems.

    2.385+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • tabula-py@chezou

    Einfacher Wrapper für tabula-java: Extrahiert Tabellen aus PDFs in ein pandas DataFrame.

    2.315+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • sketch@approximatelabs

    KI-Assistent zum Schreiben von Code, der Dateninhalte versteht

    2.284+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • pandas-videos@justmarkham

    Jupyter-Notebooks und Datensätze aus der Pandas-Videoreihe

    2.250+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • fugue@fugue-project

    Eine einheitliche Schnittstelle für verteiltes Computing. Fugue führt SQL-, Python-, Pandas- und Polars-Code auf Spark, Dask und Ray aus, ohne dass Neuschreibungen erforderlich sind.

    2.170+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • pingouin@raphaelvallat

    Statistisches Paket in Python basierend auf Pandas

    1.928+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • pandas-tutorial@hangsz

    Geeignet für den Aufstieg vom Anfänger zum Fortgeschrittenen; nach dem Aufbau der Systematik kommt es auf die Routine an.

    1.890+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • awesome-data-analysis@PavelGrigoryevDS

    🚀 Über 500 kuratierte Ressourcen für Datenanalyse & Data Science: Python, SQL, Statistik, ML, AI, Visualisierung, Cheatsheets, Roadmaps, Interviewvorbereitung. Für Anfänger und Experten.

    1.890+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • AlphaPy@ScottfreeLLC

    Python AutoML für Handelssysteme und Sportwetten

    1.745+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • narwhals@narwhals-dev

    Leichte und erweiterbare Kompatibilitätsschicht zwischen Dataframe-Bibliotheken!

    1.714+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • lotus@lotus-data

    Optimierte agentische und LLM-Massenverarbeitung Ihrer Daten

    1.665+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • finvizfinance@lit26

    Python-Bibliothek für Finviz-Analyse.

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  • DAT8@justmarkham

    Data-Science-Kurs 2015 der General Assembly in Washington, DC

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  • DataProfiler@capitalone

    Was steckt in Ihren Daten? Extrahieren Sie Schemata, Statistiken und Entitäten aus Datensätzen

    1.579+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • pyjanitor@pyjanitor-devs

    Saubere APIs für die Datenbereinigung. Python-Implementierung des R-Pakets Janitor

    1.498+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • prince@MaxHalford

    Multivariate explorative Datenanalyse in Python — PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA

    1.482+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • NumSharp@SciSharp

    Hochleistungsberechnungen für N-D-Tensoren in .NET, ähnliche API wie NumPy.

    1.478+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • data-forge-ts@data-forge

    Das von Pandas und LINQ inspirierte JavaScript-Toolkit für Datentransformation und -analyse.

    1.392+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • jqdatasdk@JoinQuant

    Ein einfach zu bedienendes Paket für quantitative Finanzdaten (einfaches Hilfsprogramm zum Abrufen von Finanzmarktdaten aus China)

    1.387+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • data-science-portfolio@sajal2692

    Portfolio von Data-Science-Projekten, die ich für akademische Zwecke, zum Selbst lernen und als Hobby abgeschlossen habe.

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  • 📊📈 Stellt Pandas-Dataframes über das Django REST Framework für clientseitige Visualisierungen (z. B. d3.js) und Offline-Analysen (z. B. Excel) bereit

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  • Daily-Dose-of-Data-Science@ChawlaAvi

    Eine Sammlung von Code-Snippets aus der Publikation Daily Dose of Data Science auf Substack: http://www.dailydoseofds.com/

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  • xorbits@xorbitsai

    Skalierbares Python DS & ML, API-kompatibel und blitzschnell.

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  • siuba@machow

    Python-Bibliothek zur Verwendung einer dplyr-ähnlichen Syntax mit pandas und SQL

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  • code@dataprofessor

    Sammlung von R- und Python-Programmiercodes des Data Professor YouTube-Kanals.

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  • Ich teile meine 66DaysofData-Reise in die Datenanalyse im Rahmen der #66daysofdata-Challenge von Ken Jee

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