JavaScript-эквивалент библиотеки Python pandas, которая предоставляет инструменты для обработки и анализа данных, — это библиотека Dataframe-js. Хотя у него нет такого же синтаксиса и функциональности, как у pandas, он предлагает аналогичные возможности для обработки и анализа данных в JavaScript.

Вот некоторые распространенные методы и операции в Dataframe-js, похожие на pandas:

1. Создание DataFrame:

   • pandas: pd.DataFrame(данные, столбцы)
   • Dataframe-js: новый DataFrame(данные, столбцы)

2. Чтение и запись данных:

   • pandas: pd.read_csv(имя файла)
   • Dataframe-js: DataFrame.fromCSV(имя файла)

3. Выбор столбцов:

   • pandas: df['column_name']
   • Dataframe-js: df.select('column_name')

4. Фильтрация строк:

   • pandas: df[df['column_name'] >значение]
   • Dataframe-js: df.where(row =>row.get('column_name') >value)

5. Группировка и агрегирование:

   • pandas: df.groupby('column_name').mean()
   • Dataframe-js: df.groupBy('column_name').mean()

6. Сортировка:

   • pandas: df.sort_values('column_name')
   • Dataframe-js: df.orderBy('column_name')

7. Применение функций:

   • pandas: df['column_name'].apply(function_name)
   • Dataframe-js: df.select('column_name').map(row =>function_name(row))

8. Обработка недостающих данных:

   • панды: df.dropna()
   • Dataframe-js: df.dropNA()

9. Объединение фреймов данных:

   • pandas: pd.merge(df1, df2, on='column_name')
   • Dataframe-js: DataFrame.merge(df1, df2, 'column_name')

10. Экспорт данных:

    • pandas: df.to_csv(имя файла)
    • Dataframe-js: df.toCSV(имя файла)