Полезные ссылки

• Учимся фильтровать строки DataFrame (pandas) .str.contains()
• Введение в анализ данных с помощью Pandas (хабрахабр)
• DataFrame
• http://www.gregreda.com/2013/10/26/working-with-pandas-dataframes/
• https://stackoverflow.com/questions/21197774/assign-pandas-dataframe-column-dtypes#36184396
• Data Types and Formats
• шпаргалка по pandas
• Введение в Pandas
• Merge, join, concatenate
• Большая шпаргалка по Pandas - подробно и доступно
• Index, Select and Filter dataframe in pandas python
• Введение в pandas: анализ данных на Python

to_excel

Агрегирование данных и групповые операции

Хэдли Уикхэм (Hadley Wickhaш), автор многих популярных пакетов на языке программирования R, предложил для групповых операций термин разделенuе­ применение-объединение.

1. На первом этапе данные, хранящиеся в объекте pandas, будь то Series, DataFrame или что-то еще, разделяются на группы по одному или нескольким указанными вами ключам. Разделение производится вдоль одной оси объекта. Например, DataFrame можно группировать по строкам (axis = O) или по столбцам (axis = l).
2. Затем к каж­дой группе применяется некоторая функция, которая порождает новое значение.
3. результаты применения всех функций объединяются в результирующий объект. Форма результирующего объекта обычно зависит от того, что именно про­делывается с данными.

Ключи группировки могут задаваться по-разному и необязательно должны быть одного типа:

• список или массив значений той же длины, что ось, по которой произво­дится группировка;
• значение, определяющее имя столбца объекта DataFrame;
• словарь или объект Series, определяющий соответствие между значениями на оси группировки и именами групп;
• функция, которой передается индекс оси или отдельные метки из этого ин­декса.

Работа с файлами xlsx

• pyexcel-xlsx - Let you focus on data, instead of xlsx format

• https://pythonhosted.org/pyexcel-xlsx/

• https://github.com/pyexcel/pyexcel-xlsx