pandas
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com pandas, ordenados por estrelas.
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O Apache Hamilton ajuda cientistas de dados e engenheiros a definir fluxos de dados testáveis, modulares e auto-documentados, que codificam linhagem/rastreamento e metadados. Executa e escala em qualquer lugar onde o Python execute.
★ 2.584+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #62
PyGraphistry é uma biblioteca Python para carregar, modelar, incorporar e explorar rapidamente grandes grafos com o analisador visual de grafos Graphistry acelerado por GPU.
★ 2.551-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #63
Aprenda Python nos próximos 30 (ou mais) dias.
★ 2.511+5Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #64
ArcticDB é um banco de dados de DataFrame serverless de alto desempenho, construído para o ecossistema de Ciência de Dados em Python.
★ 2.505+8Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #65
Domine as habilidades essenciais necessárias para reconhecer e resolver problemas complexos do mundo real com Machine Learning e Deep Learning, aproveitando o popular ecossistema de Machine Learning em Python.
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- #67★ 2.284+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Jupyter notebooks e conjuntos de dados da série de vídeos sobre pandas.
★ 2.250-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #69
Uma interface unificada para computação distribuída. O Fugue executa código SQL, Python, Pandas e Polars no Spark, Dask e Ray sem necessidade de reescrita.
★ 2.170+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #70★ 1.928+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Adequado para desenvolvedores de nível iniciante a intermediário; uma vez estabelecido o sistema, o foco passa a ser a proficiência.
★ 1.890+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #72
🚀 Mais de 500 recursos selecionados para Análise de Dados e Ciência de Dados: Python, SQL, Estatística, ML, IA, Visualização, Cheatsheets, Roadmaps e preparação para entrevistas. Para iniciantes e especialistas.
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- #75★ 1.665+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Biblioteca Python para análise do Finviz.
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O que há nos seus dados? Extraia esquema, estatísticas e entidades de conjuntos de dados
★ 1.579+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #79
APIs limpas para limpeza de dados. Implementação em Python do pacote R Janitor.
★ 1.498+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #80
Análise exploratória de dados multivariados em Python — PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA
★ 1.482+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #81
Computação de alto desempenho para tensores N-D em .NET, com API semelhante ao NumPy.
★ 1.478+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #82
Kit de ferramentas de transformação e análise de dados em JavaScript inspirado em Pandas e LINQ.
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Pacote de dados financeiros quantitativos simples e fácil de usar para o mercado chinês.
★ 1.387+7Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #84
Portfólio de projetos de ciência de dados concluídos por mim para fins acadêmicos, de autoaprendizado e hobby.
★ 1.366+26Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #85
📊📈 Disponibiliza DataFrames do Pandas via Django REST Framework para uso em visualizações no lado do cliente (ex: d3.js) e análise offline (ex: Excel).
★ 1.277+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #86
Uma coleção de trechos de código da publicação Daily Dose of Data Science no Substack: http://www.dailydoseofds.com/
★ 1.224+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #87
DS e ML em Python escalável, com compatibilidade de API e velocidade extremamente alta.
★ 1.198-1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #88★ 1.183+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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Compilação de códigos de programação em R e Python do canal do YouTube Data Professor.
★ 1.049+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #90
Estou compartilhando minha jornada do desafio #66daysofdata de Ken Jee em Análise de Dados.
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