. 148 2 User Guide 151 2.1 How to read these guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 2.2 Guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . split-apply-combine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 781 2.2.18 Windowing operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 827 2.2.19 Time series internals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3021 4.11.7 Numba-accelerated operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3022 4.11.8 Performance monitoring

6.1 pytz 2017.2 2.4.1 Recommended dependencies • numexpr: for accelerating certain numerical operations. numexpr uses multiple cores as well as smart chunk- ing and caching to achieve large speedups you in computations • Powerful, flexible group by functionality to perform split-apply-combine operations on data sets, for both ag- gregating and transforming data • Make it easy to convert ragged, differently-indexed NumPy array: In [50]: df.loc[:, 'D'] = np.array([5] * len(df)) The result of the prior setting operations. In [51]: df Out[51]: A B C D F 2013-01-01 0.000000 0.000000 1.793547 5 NaN 2013-01-02 -0.913436

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 5.5 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6 Tutorials 137 6.1 Internal Guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 . . . . . . . 174 9.3 Accelerated operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 9.4 Flexible binary operations . . . . . . . . . . . . . . . . .

data structures and data analysis tools for the Python programming language. To the getting started guides To the user guide To the reference guide To the development guide CONTENTS 1 pandas: powerful custom windows for rolling operations We’ve added a pandas.api.indexers.BaseIndexer() class that allows users to define how window bounds are created during rolling operations. Users can define their own nan, pd.NA behaves differently in certain operations. In addition to arithmetic operations, pd.NA also propagates as “missing” or “unknown” in comparison operations: 4 Chapter 1. What’s new in 1.0.0 (January

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 5.5 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 6 Tutorials 163 6.1 Internal Guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 . . . . . . . 202 9.3 Accelerated operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 9.4 Flexible binary operations . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 556 2.8.7 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 559 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574 2.9.2 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 576 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 2.10.2 Kleene Logical Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 578 2.11 Visualization

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555 2.8.7 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 558 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573 2.9.2 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 577 2.10.2 Kleene Logical Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 577 2.11 Visualization

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557 3.8.7 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 560 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 575 3.9.2 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 577 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 579 3.10.2 Kleene Logical Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 579 3.11 Visualization

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5.5 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 6 Tutorials 211 6.1 Internal Guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 . . . . . . . 272 9.3 Accelerated operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273 9.4 Flexible binary operations . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.5 Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 6 Tutorials 205 6.1 Internal Guides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 . . . . . . 264 9.3 Accelerated operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 ii 9.4 Flexible binary operations . . . . . . . . . . . . . . . .