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One-dimensional arrays that associate data points with explicit custom index labels.
Distinct from Indexed Series Data Structures: None of the candidates describe the general-purpose labeled 1D series (like pandas Series) used in data analysis.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Labeled Series Data Structures. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is an educational resource and a collection of instructional materials for performing data manipulation and statistical analysis using Python. It provides a comprehensive set of guides and code examples for using the Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries to analyze structured data. The resource includes a dedicated guide for reshaping, cleaning, and aggregating tabular data and time series via Pandas, alongside a reference for high-performance vectorized operations and linear algebra using NumPy. It also features tutorials for creating publication-quality charts, distribution p
Builds one-dimensional labeled arrays that associate data points with custom index labels.
Danfo.js es una biblioteca de análisis y preprocesamiento de datos para JavaScript que proporciona estructuras de datos etiquetadas de alto rendimiento. Implementa dataframes y series para permitir análisis de datos complejos, computación estadística y la manipulación de datos tabulares estructurados. El proyecto sirve como una biblioteca de preprocesamiento para machine learning, ofreciendo utilidades para codificación de etiquetas categóricas, one-hot encoding y escalado y estandarización de características numéricas. Facilita específicamente la conversión de estructuras de datos etiquetadas en tensores para el entrenamiento y evaluación de modelos. La biblioteca cubre un amplio conjunto de capacidades, incluyendo estadísticas descriptivas, operaciones relacionales como merge y join, y procesamiento de series temporales. Incluye herramientas para limpieza, filtrado y agrupación de datos, así como una interfaz de visualización para generar gráficos interactivos directamente desde los dataframes. El sistema soporta la importación y exportación de datos mediante formatos CSV, JSON y Excel.
Stores labeled data in a series format with support for custom indices and data types.