pandas
Dépôts open source suivis étiquetés pandas, triés par étoiles.
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Calendriers boursiers à utiliser avec pandas pour les applications de trading
★ 997+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #92★ 976+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Une ligne pour des milliers de modèles NLP de pointe dans des centaines de langues. Le moyen le plus rapide et le plus précis pour résoudre les problèmes textuels.
★ 966+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #95
Rendre les séries temporelles plus simples, plus rapides et plus ludiques avec Pytimetk.
★ 966+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #96
Un protocole ouvert pour le partage sécurisé de données.
★ 958+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #97★ 956+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Système de données Jiaoyimao
★ 955-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #99
Convertir des fichiers CSV en base de données SQLite
★ 937+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #100
Générateur de code Python basé sur une interface graphique pour la science des données, extension pour Jupyter Lab, Jupyter Notebook et Google Colab.
★ 920+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #101
Wrapper Python pour une API Yahoo Finance non officielle
★ 920+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #102★ 918+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Bibliothèque Python basée sur des modèles de langage (LLM) pour la découverte et l'analyse conversationnelle de données.
★ 787+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #105
Client Python pour Twelve Data - API de données financières et WebSocket
★ 772+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #106★ 730+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Ressources pour suivre le livre Hands-On Data Analysis with Pandas – Deuxième Édition
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Une feuille de route ML (Machine Learning) Full Stack implique l'apprentissage des compétences et technologies nécessaires pour maîtriser tous les aspects du machine learning, y compris la collecte et le prétraitement des données, le développement, le déploiement et la maintenance des modèles.
★ 701+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #110
Client Python et boîte à outils pour DataFrames, Big Data, Machine Learning et ETL dans Elasticsearch
★ 693+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #111
Graph Data Science : une couche d'abstraction en Python pour construire des graphes de connaissances, intégrée aux bibliothèques de graphes populaires – au-dessus de Pandas, NetworkX, RAPIDS, RDFlib, pySHACL, PyVis, morph-kgc, pslpython, pyarrow, etc.
★ 691+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #112
Buckaroo - Interface de tableau de données pour les notebooks. Explorez rapidement les dataframes, faites défiler les dataframes, recherchez, triez, consultez des statistiques résumées et des histogrammes. Fonctionne avec Pandas, Polars, Jupyter, Marimo, notebooks VSCode
★ 685+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #113
Modéliser, simuler et visualiser des systèmes dynamiques discrets non linéaires, le chaos et les fractales
★ 675-2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #114★ 663+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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Analyse de tableau dans Tkinter avec des pandas DataFrames.
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Comparaison de DataFrames Pandas, Polars, Spark et Snowpark, conçue pour les humains et plus encore.
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pytablewriter est une bibliothèque Python permettant d'écrire des tables dans divers formats : AsciiDoc / CSV / Elasticsearch / HTML / JavaScript / JSON / LaTeX / LDJSON / LTSV / Markdown / MediaWiki / NumPy / Excel / Pandas / Python / reStructuredText / SQLite / TOML / TSV.
★ 630+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #119
Port de Pandas pour C# et F#, outil d'analyse de données, traite des tableaux multidimensionnels dans un DataFrame.
★ 616+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #120★ 609-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours