10 elegante Wege, Pandas DataFrames ohne unübersichtliche Masken zu filtern
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Der Artikel vermittelt, wie man mit den Funktionen .query() und .isin() sowie fortgeschrittener Vektorlogik Daten in Pandas sauber und leistungsstark auswählt. Dabei werden zehn praxisnahe Techniken vorgestellt, die die Lesbarkeit erhöhen und die Performance verbessern, ohne auf komplizierte Boolesche Masken zurückgreifen zu müssen. Der Beitrag erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und richtet sich an Entwickler, die ihre Datenmanipulation in Python optimieren wollen.
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