Доброго времени суток! Меня зовут Алексей. Сейчас я обучаюсь на аналитика данных в "Яндекс Практикум". Дело для меня непривычное, совершенно не связанное с моей предыдущей деятельностью (пока что работаю врачом, иногда пишу рассказы и повести), так что порой некоторые темы даются с большим трудом. Начинающий аналитик данных с первых дней учёбы сталкивается с необходимостью освоить одну из наиболее важных в его будущей работе библиотек python - pandas. По себе знаю: порой здесь возникает такая путаница в голове, что первые простые задания вызывают ступор. Пройдя множество учебных заданий и успешно сдав несколько проектов, хочу поделиться с такими же новичками, как я сам, парой советов, которые, надеюсь, смогут упростить учебный процесс и первые шаги в новой профессии.  И мой главный совет: "сделайте себе шаблон"! Не важно, в чём вы пишете код: "Google colaboratory", "Jupiter notebook" или в какой-то иной среде. Не важно, сколько вы пока знаете: если осваиваете профессию с нуля, вносите в шаблон всё, что уже умеете - позже всегда можно удалить лишнее. Шаблон поможет вам быстро сориентироваться в любой новой задаче, напомнит о необходимых манипуляциях.  Постарайтесь найти баланс между общими правилами оформления работы, которые от вас требуют (преподаватели, ревью, заказчики), логикой программирования и вашими личными предпочтениями в ведении документации.  Лично я большую часть учебных проектов выполнил в "Google colaboratory" (далее по тексту просто "колаб"), где предпочитаю следующую структуру шаблона. Название шапки напишем в отдельной текстовой ячейке с ### - там мы создаём раздел, который в колаб можно свернуть, спрятав ячейки текста и кода. Плюс: если кто-то будет просматривать вашу работу в "Jupiter notebook", текст сформирует заголовок и пункт оглавления, что будет удобно и вам, и просматривающим вашу работу.  Ниже вставьте хотя бы одну пустую ячейку под описание, вводной части или какого-то предварительного пояснения.  Новый раздел. Также стоит название раздела записать в пустой ячейки, начав с ###. В этом разделе стоит загрузить библиотеки и добавить некоторые предварительные настройки.  Отдельно по колаб. Если вы, как и я, предпочитаете работу в колаб, в первую очередь необходимо подключить возможность использовать доступный вам виртуальный диск "Google drive". Чтобы избежать конфликта при ревью в другой среде, заключите код в конструкцию "try - except". Если вы планируете скачивать из вашей работы какие-либо файлы, добавьте в этот же блок функцию колаб для загрузки файлов. try:   from google.colab import drive   drive.mount('/content/drive')   # загрузка файлов из колаб   from google.colab import files except:   print('Подключение к google-drive не выполнено. Вы просматриваете проект в другой среде. Код запущен далее.') Здесь же можно добавить скрытие предупреждений, которые колаб щедро раздаёт при работе: # colab часто выдаёт предупреждения - скроем их import warnings warnings.filterwarnings("ignore") Далее поставим ячейку кода загрузки библиотек. Конечно, для анализа данных основной вашей библиотекой будет pandas (запишите её сразу со стандартным псевдонимом pd): import pandas as pd В зависимости от целей вашей работы на этом этапе может возникнуть необходимость загрузки и других библиотек. При изготовлении шаблона оставьте себе максимальное количество полезных библиотек, добавьте комментарии, какие библиотеки и для чего вам необходимы. К примеру, мой шаблон в этом разделе пестрит обилием следующих библиотек: # для работы с показателями времени from datetime import datetime  # для "красоты" (графики и оформление) import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import register_matplotlib_converters # конвертеры, которые позволяют использовать типы pandas в matplotlib   register_matplotlib_converters() import seaborn as sns import plotly.express as px from plotly import graph_objects as go  # для математических и статистических операций import numpy as np import math as mth import scipy.stats from scipy import stats as st # библиотеки для работы с дашбордами import sys import getopt from sqlalchemy import create_engine  # для создания двойного пути к базе данных - об этом чуть позже import os Далее заранее организуйте для себя наиболее удобный и приемлемый в рамках вашей работы вид выводимых пандами данных. Для этого добавьте код редактирования опций. Подробнее об опциях можно почитать в официальной документации по ссылке. Лично я предпочитаю такие скромные вводные: # количество строк в таблице не больше 5, чтобы не писать head() за каждым фреймом pd.set_option('max_rows', 5) # при необходимости раскрыть из комментария полный вывод данных в колонке # pd.set_option('display.max_colwidth', None) # оставим всего три знака после запятой у чисел с плавающей точкой pd.set_option('display.float_format', '{:.3f}'.format) Даже, если вы ещё только учитесь, очень рано вам понадобится использовать графики. Вам, вашим преподавателям или заказчикам будет комфортно просматривать графики и диаграммы, если они будут выполнены в общей стилистике. Редактируя параметры matplotlib.pyplot можно заранее задать размер шрифта заголовков и осей, цветовую гамму и стиль. Подробнее о параметрах можно почитать в официальной документации по ссылке. Вот пример параметров моего основного шаблона: large = 16; med = 12; small = 10 params = {'axes.titlesize': large,           'legend.fontsize': med,           'figure.figsize': (12, 8),           'axes.labelsize': med,           'axes.titlesize': med,           'xtick.labelsize': med,           'ytick.labelsize': med,           'figure.titlesize': large} plt.rcParams.update(params) plt.style.use('seaborn-whitegrid') # на мой взгляд лучше всего подходит палитра deep # она не пёстрая, относительно контрастная # однако в реальном заказе я предпочёл бы принятые у заказчика цвета для подобной работы sns.set_palette('deep')  sns.set_style("whitegrid") Когда всё готово для работы, можно приступить к загрузке данных и ознакомлению.  Как я уже говорил, я прохожу обучение в “Яндекс Практикум”. При работе над учебными проектами студентам даётся выбор: работать данными в “Jupiter notebook” на платформе или скачать файл и работать локально в удобной для обучающегося среде. Если работать локально, то перед отправкой на ревью потребуется исправить часть кода с загрузкой данных, чтобы они подгружались из того же ресурса, что и у преподавателя… Или вы можете задать двойной путь к файлу данных: один ваш локальный, второй - ссылка преподавателя. Для этого воспользуемся техникой создания двойного пути с помощью библиотеки os: pth1='первый_путь_к_файлу/../файл.csv' pth2='второй_путь_к_файлу/../файл.csv' if os.path.exists(pth1):   df = pd.read_csv(pth1, delimiter='\t') elif os.path.exists(pth2):   df = pd.read_csv(pth2, delimiter='\t') else:   print('Проверьте правильность пути к датасету') Этот приём пригодится вам также при ситуации, когда один и тот же код вы используете на разных машинах, средах и так далее (к примеру, часть работы делаете на стареньком домашнем компьютере без интернета, часть - непосредственно на рабочем месте, может быть, даже в гостях у любимой бабушки). При работе с несколькими файлами данных прописывайте им соответствующие пути (1 файл - pth1, pth2; 2 файл - pth3, pth4 и т.д.) с последующей конструкцией if-else. Когда данные загружены, можно посмотреть сформированные датафреймы. Если вы, как и я, указали в опциях ('max_rows', 5), то ставить head() уже не потребуется - датафрейм автоматически выведет только 5 строк (две первых, пустую - обозначает прочие строки, две последних). Если вам нужно больше строк, используйте head() или отредактируйте опции и перезапустите код. Для большого числа строк можно добавить функцию подсветки строк при наведении курсора мыши: # добавим подсветку строки при наведении - просто для красоты df.style.set_sticky(axis="index") Далее, если необходимо, пройдите по датафрейму стандартными функциями оценки. Некоторые педагоги “Практикума” требуют применения максимального числа функций на этапе ознакомления с данными. Возможно, в вашей учёбе или работе вам потребуется проделать аналогичную работу. Так что не поленитесь добавить себе в шаблон: -оценку общих данных о датафреме df.info() -поиск пропущенных значений df.isna().sum() -поиск абсолютных дубликатов df.duplicated().sum() Предобработка данных зависит от качества первоначальных данных и стоящих перед вами задач. Тем не менее, стоит внести себе в шаблон хотя бы в качестве напоминания того, что вы можете сделать с датафреймом прежде, чем приступите к анализу.  Приведите имена колонок в стилистически правильные или удобные вам, если это необходимо. К примеру, таким способом: df.columns = ['имена колонок через запятую'] Обработайте дубликаты. В зависимости от данных и поставленных задач, с абсолютными дубликатами возможны разные варианты работы. Если задача допускает удаление дубликатов, то сделайте это здесь всего одной строкой, не забыв при этом обновить индекс фрейма: df = df.drop_duplicates().reset_index(drop=True) Если ваш датафрейм содержит колонку исключительно уникальных значений (к примеру, id пользователей), а поставленная задача требует максимального разнообразия данных, вы также можете провести очистку датафрейма от дубликатов без учёта колонки уникальных значений: df = df.drop_duplicates(subset=['колонки, по которым идёт очистка'], keep=False) df = df.reset_index(drop=True) Используйте этот метод аккуратно: без учёта уникальных значений вы можете потерять очень много данных, хотя и добьетесь максимального разнообразия.  Вот пожалуй и всё, что стоит по минимуму иметь в пригодным для учёбы и работы шаблоне. Всё остальное вы можете внести сами по вашим желаниям и необходимости.  Удачи на пути Панды! Начинающий аналитик данных