# pandas

Правило для Cursor задаёт стиль работы с pandas: векторизация вместо циклов, явные .loc и .iloc, экономные типы данных. Пригодится, если агент часто пишет медленный код.

- правило · `type=rule` · Cursor · ★ 3579
- Автор: sanjeed5
- Лицензия: CC0-1.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc/tree/HEAD/rules-mdc/pandas.mdc
- Обновлён: 2026-05-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/rules/pandas

## Что делает

Это файл `.cursor/rules/pandas.mdc` с набором соглашений по pandas. Он подключается к Cursor через globs `**/*.py`, то есть действует на все Python-файлы проекта. Внутри — разделы про импорты, цепочки методов, векторизацию, доступ к данным, загрузку CSV, типы и пропуски.

Агент получает готовые пары «плохо/хорошо». Вместо цикла по строкам через `.iterrows()` он напишет векторную операцию, вместо цепочки индексации — присваивание через `.loc`, вместо ручного разбора условий — `np.select`. Для фильтрации правило советует `df.query()`, для вычисления колонок — `df.eval()`.

Есть раздел про память: `dtype` и `usecols` в `read_csv`, категориальный тип для повторяющихся строк, nullable-целые `Int32`. Отдельно разобраны пропуски и неявные преобразования типов, из-за которых `Int64` молча превращается в `float64`. Правило рассчитано на pandas и numpy — других зависимостей не требует.

## Установка

### Cursor (родная платформа)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/rules/pandas.mdc` — Во frontmatter: description, globs, alwaysApply

### Claude Code

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.claude/rules/pandas.md` — Поле paths во frontmatter ограничивает файлы: globs из источника → paths

### Codex

**AGENTS.md**
- Codex читает AGENTS.md: вставьте текст правила туда

### GitHub Copilot

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/instructions/pandas.instructions.md` — Поле applyTo задаёт, к каким файлам применять: globs из источника → applyTo

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/rules/pandas.md`

### Cline

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.clinerules/pandas.md`

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc/tree/HEAD/rules-mdc/pandas.mdc

## Когда брать
- убрать циклы по строкам и заменить их векторными операциями
- избавиться от `SettingWithCopyWarning` при присваивании значений
- сократить расход памяти при чтении больших CSV
- выбрать подходящий dtype вместо object и int64 по умолчанию
- обработать пропуски до арифметики, чтобы NaN не расползались

## Примеры запросов агенту
- перепиши этот цикл по df через векторизацию
- почему здесь появляется SettingWithCopyWarning и как исправить
- добавь dtype и usecols в read_csv для этого файла

## Похожие
- [pandas-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pandas-pro.md) — скилл · 5700 установок
- [polars](https://affpapa.org/nevibecode/skills/polars.md) — скилл · 2000 установок
- [data-jupyter-python](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-jupyter-python.md) — скилл · 865 установок
- [matplotlib](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tondevrel-matplotlib.md) — скилл · 374 установки
- [data-analysis-jupyter](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analysis-jupyter.md) — скилл · 1500 установок
- [data-science-expert](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-science-expert.md) — скилл · 573 установки

Из того же набора: [sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc](https://affpapa.org/nevibecode/by/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc.md) — 69 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md