Раздел 1. Начало работы с Pandas:

• Установка Pandas в различных средах.
• Горячие клавиши и сокращения в Pandas.
• Отладка и обработка ошибок.

Раздел 2. Основы Pandas:

• Series: Одномерные массивы данных.
• DataFrame: Двумерные таблицы данных.
• Создание и загрузка данных: Чтение данных из CSV, Excel, JSON и других форматов.

Раздел 3. Фильтрация и выбор данных:

• Фильтрация: Использование условий для выбора строк и столбцов.
• Выбор: Извлечение подмножеств данных.
• Индексация: Работа с индексами для быстрого доступа к данным.

Раздел 4. Операции с данными:

• Агрегация: Функции sum(), mean(), count(), max(), min() и другие.
• Группировка: Группировка данных по одному или нескольким столбцам.
• Слияние и объединение: Объединение данных из разных источников.

Раздел 5. Обработка временных данных:

• Работа с датами: Функции для работы с датами и временем.
• Временные ряды: Анализ временных рядов.

Раздел 6. Визуализация данных:

• Графики и диаграммы: Построение графиков с помощью matplotlib и seaborn.
• Статистический анализ: Использование pandas для статистического анализа данных.

Раздел 7. Обработка отсутствующих данных:

• Заполнение пропусков: Методы заполнения пропущенных значений.
• Удаление выбросов: Работа с выбросами в данных.

Раздел 8. Работа с текстовыми данными:

• Текстовые манипуляции: Преобразование текстовых данных в числовые.
• Стемминг и лемматизация: Обработка текстовых данных для анализа.

Раздел 9. Продвинутые методы:

• Сводные таблицы: Создание сводных таблиц.
• Работа с большими данными: Использование HDF5 и других форматов для работы с большими данными.