Awesome GitHub RepositoriesData Analysis Libraries

Pandas is a high-performance data analysis library that provides a comprehensive framework for manipulating, cleaning, and transforming structured datasets. It centers on labeled one-dimensional and two-dimensional data structures, allowing users to construct, filter, and reshape tabular information while performing complex arithmetic and logical operations. The library distinguishes itself through a sophisticated indexing engine that enables automatic data alignment during calculations and relational merges. By utilizing a block-based memory layout, it optimizes cache locality for vectorized

This project serves as a comprehensive textbook and educational resource for data analysis using the Python ecosystem. It provides a structured guide to manipulating, cleaning, and processing datasets, focusing on the core tools required for numerical computing and statistical analysis. The repository distinguishes itself by offering a collection of practical code examples and workflows that demonstrate how to perform complex data tasks. It covers the application of vectorized numerical computations, the management of time-indexed data, and the creation of statistical visualizations to commun

Pandas AI is a data analysis library and natural language interface that uses large language models to perform conversational querying on structured datasets. It functions as a retrieval-augmented generation framework designed to translate plain text questions into executable code for extracting insights from dataframes and structured files. The system includes a dedicated sandbox execution environment that runs AI-generated analysis code within an isolated container to prevent security risks and system compromise. It employs a natural language translation layer and contextual retrieval to ma

This repository is a collection of structured coding challenges designed to build proficiency in data manipulation, cleaning, and transformation using the Python data analysis library. It functions as a hands-on tutorial for learning how to process and analyze tabular datasets through a series of practical, real-world exercises. The project utilizes interactive documents that combine live code cells with narrative text, allowing users to execute data manipulation logic in a persistent environment. The content is organized into modular, progressive units that increase in complexity, enabling u

Statsmodels is a comprehensive Python library designed for statistical modeling, econometric research, and data analysis. It provides a robust framework for estimating and diagnosing a wide range of statistical models, enabling users to perform rigorous hypothesis testing, regression analysis, and complex data exploration within structured environments. The library distinguishes itself through its support for advanced statistical methodologies, including state space representation for dynamic systems and generalized linear frameworks that accommodate non-normal response variables. It offers s

Ce projet est une bibliothèque d'analyse de données Python et un framework d'analyse exploratoire de données conçu pour traiter des jeux de données bruts. Il fournit une suite d'outils pour examiner les données, identifier les anomalies et appliquer des méthodes statistiques pour découvrir des modèles. Le dépôt fonctionne comme une boîte à outils de modélisation de machine learning et une suite de modélisation statistique de données. Il inclut des algorithmes prédictifs et des modèles mathématiques utilisés pour analyser les relations entre les variables de données et tirer des enseignements de jeux de données complexes. Le projet couvre un large éventail de capacités, notamment la science des données, la modélisation par machine learning et l'analyse exploratoire de données. Celles-ci sont implémentées via la manipulation de données, le calcul numérique et la visualisation de données.

Danfo.js est une bibliothèque d'analyse et de prétraitement de données pour JavaScript qui fournit des structures de données étiquetées haute performance. Elle implémente des dataframes et des séries pour permettre une analyse de données complexe, le calcul statistique et la manipulation de données tabulaires structurées. Le projet sert de bibliothèque de prétraitement pour le machine learning, offrant des utilitaires pour l'encodage d'étiquettes catégorielles, l'encodage one-hot, ainsi que la mise à l'échelle et la standardisation des caractéristiques numériques. Elle facilite spécifiquement la conversion de structures de données étiquetées en tenseurs pour l'entraînement et l'évaluation de modèles. La bibliothèque couvre un large ensemble de capacités incluant les statistiques descriptives, les opérations relationnelles comme la fusion et la jointure, et le traitement de séries temporelles. Elle inclut des outils pour le nettoyage, le filtrage et le regroupement de données, ainsi qu'une interface de visualisation pour générer des graphiques interactifs directement à partir des dataframes. Le système prend en charge l'importation et l'exportation de données via les formats CSV, JSON et Excel.