str.lower/strip/contains/extract/split — vectorized без apply. Regex через str.replace и str.extract. dt.year/quarter/dayofweek/hour. dt.to_period для group by неделям/месяцам. dt.floor для квантования времени. tz_localize vs tz_convert.
Реальные задачи аналитика: чистка грязных данных, pivot/melt, cohort/funnel в чистом pandas (без SQL), str/dt-аксессоры, парсинг логов и CRM. Что спрашивают на собесе под «вот данные — что сделаешь?».
Ключевые темы: data cleaning, pivot, melt, cohort, funnel, regex, str, dt, fuzzy match, parsing.
В Pro-подписке по этому конспекту получите: