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- [Come dividere i dati in quantili con qcut() ](https://www.analiticas.co/p/come-dividere-i-dati-in-quantili-con-qcut-f4d3): Scopri come segmentare i dati in maniera intelligente con pandas
- [Le funzioni lambda con pandas](https://www.analiticas.co/p/le-funzioni-lambda-con-pandas): Scopri come usare le funzioni anonime per l'analisi dei dati
- [Aggregazioni personalizzate in pandas con agg()](https://www.analiticas.co/p/aggregazioni-personalizzate-in-pandas-con-agg): Scrivi le tue funzioni Python e applicale a un groupby per aggregare come vuoi.
- [Perché ‎assign() è il metodo più sottovalutato di pandas](https://www.analiticas.co/p/il-metodo-forse-pi-sottovalutato-assign): Impara a trasformare i tuoi notebook in pipeline eleganti
- [Filtra i valori con gt() in pandas](https://www.analiticas.co/p/filtra-i-valori-con-gt-in-pandas): Come usare gt() per trovare i valori che rispettano un criterio
- [Pulisci i tuoi dati con str.replace() in pandas](https://www.analiticas.co/p/pulisci-i-tuoi-dati-con-str-replace-in-pandas): Sostituisci, ripulisci e standardizza le tue colonne di testo con poche righe di codice
- [Series e DataFrame: quale è la differenza?](https://www.analiticas.co/p/series-e-dataframe-qual-la-differenza): Le due strutture fondamentali di pandas spiegate con esempi pratici
- [I metodi principali di interpolate() in pandas](https://www.analiticas.co/p/i-metodi-principali-di-interpolate-in-pandas): linear, ffill, bfill, polynomial, spline, time, index: quando usare ciascuno e perché
- [Stima i valori mancanti con interpolate() in pandas](https://www.analiticas.co/p/stima-i-valori-mancanti-con-interpolate-in-pandas): Più intelligente di fillna(): stima i dati mancanti basandosi sui valori vicini
- [L'Editoriale #2: I centauri del 2026](https://www.analiticas.co/p/i-centauri-del-2026): Piccola riflessione sul ruolo dell'AI nel mondo dell'analisi dei dati
- [Rimuovere righe e colonne con valori nulli con pandas - parte 1](https://www.analiticas.co/p/rimuovere-righe-e-colonne-con-valori-nulli-con-padas-1): Impara a ripulire i dati con il comando dropna().
- [Il metodo query() in Python](https://www.analiticas.co/p/il-metodo-query-in-python): Aspetta... è Python o SQL?
- [La monotonicità dei dati con Python e pandas](https://www.analiticas.co/p/la-monotonicita-dei-dati-con-python-e-pandas): Come capire se i tuoi dati sono costantemente crescenti o decrescenti
- [Python elegante con il chaining](https://www.analiticas.co/p/python-chaining): Concatena più metodi per uno stile leggibile e compatto.
- [Parametri avanzati per la media mobile](https://www.analiticas.co/p/parametri-avanzati-per-la-media-mobile): Padroneggia la funzione rolling() per calcolare la media mobile con Python e pandas.
- [3 metodi per verificare i duplicati con pandas](https://www.analiticas.co/p/3-metodi-per-verificare-i-duplicati-con-pandas-5acf): Controlla l'unicità dei valori del tuo dataframe
- [L’Editoriale #1: A cosa serve costruire grafici con Python?](https://www.analiticas.co/p/a-cosa-serve-costruire-grafici-con-python): A nulla ... forse.
- [Come esportare i dati in .csv con pandas](https://www.analiticas.co/p/come-esportare-i-dati-in-csv-con-pandas): Esporta i tuoi dataframe in un formato universale
- [Grafici interattivi con Plotly Express](https://www.analiticas.co/p/grafici-interattivi-con-plotly-express): Scopri come visualizzare i tuoi dati in modo accattivante e dinamico usando Python
- [Pulisci i nomi delle colonne con Python e pandas](https://www.analiticas.co/p/pulisci-i-nomi-delle-colonne-con-python-e-pandas): Scopri come eliminare facilmente gli spazi superflui dalle intestazioni dei tuoi dataframe
- [4 metodi per rimuovere le colonne di un dataframe con Python](https://www.analiticas.co/p/4-metodi-per-rimuovere-le-colonne-di-un-dataframe-con-python): Semplifica i tuoi dati rimuovendo le colonne superflue
- [Guida pratica ai tipi di merge() con pandas](https://www.analiticas.co/p/guida-pratica-ai-tipi-di-merge-con-pandas): Scopri le diverse modalità per combinare i tuoi dataframe
- [La correlazione con Python e pandas](https://www.analiticas.co/p/la-correlazione-con-python-e-pandas): Scopri come utilizzare df.corr() per esplorare le relazioni tra le variabili nei tuoi dati
- [Perché scriviamo "import pandas as pd"?](https://www.analiticas.co/p/come-funzionano-gli-alias-in-python): E perché facciamo la stessa cosa con NumPy e altre librerie
- [Trasforma i tipi di dati con astype() in pandas](https://www.analiticas.co/p/trasforma-i-tipi-di-dati-con-astype-in-pandas): Come cambiare facilmente i tipi di dati delle tue colonne
- [Gestisci gli errori con try e except in Python](https://www.analiticas.co/p/gestisci-gli-errori-con-try-e-except-in-python): Analisi a prova di imprevisti con Python
- [Crea un grafico ad area con Python e Matplotlib](https://www.analiticas.co/p/grafico-ad-area-con-python-e-matplotlib): Visualizza la progressione di trend nel tempo con Python.
- [Unire dataset con pandas: la funzione merge()](https://www.analiticas.co/p/merge-python-pandas): Combina i tuoi dati in modo efficace e intuitivo
- [Calcola la media mobile con Python e pandas](https://www.analiticas.co/p/media-mobile-python): Scopri come utilizzare la funzione rolling() per individuare tendenze nei tuoi dati
- [Tabelle pivot con Python e pandas: una guida per iniziare](https://www.analiticas.co/p/tabelle-pivot-con-python-e-pandas-una-guida-per-iniziare): Ecco come creare semplici tabelle pivot senza aprire Excel
- [Personalizza la forma del tuo dataset con melt()](https://www.analiticas.co/p/personalizza-la-forma-del-tuo-dataset-con-melt): Scopri come trasformare le colonne in righe, per avere un dataframe "lungo"