Rozdział 15. Operacje na danych w Pandas
Jedną z zalet NumPy jest możliwość wydajnego wykonywania operacji na elementach tablic. Wysoką wydajnością charakteryzują się zarówno podstawowe działania arytmetyczne (dodawanie, odejmowanie, mnożenie itd.), jak i bardziej skomplikowane obliczenia (funkcje trygonometryczne, funkcje wykładnicze, logarytmy itd.). Pandas odziedziczył większą część tych funkcjonalności, a kluczem do ich zrozumienia są funkcje uniwersalne przedstawione w rozdziale 6.
Pandas zawiera też kilka ulepszeń. W przypadku operacji jednoargumentowych (takich jak negacja i funkcje trygonometryczne) w danych zwracanych przez funkcje uniwersalne zachowane zostają indeksy i etykiety kolumn. W przypadku operacji binarnych (takich jak dodawanie ...
Get Python Data Science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
