Pandas

Název „Pandas“ pochází z termínu „panel data“, což je pojem v ekonometrice označující datové sady zahrnující pozorování přes více časových období. Zároveň jde o zkratku slov „Python Data Analysis“, což vystihuje jeho hlavní účel. Od svého vzniku v roce 2008 (autor Wes McKinney) se Pandas stal základní součástí Python ekosystému pro datovou vědu a úzce spolupracuje s knihovnami jako NumPy, Matplotlib a SciPy.

Pandas umožňuje rychlou práci s neuspořádanými daty, organizuje je podle relevance a efektivně zpracovává chybějící hodnoty i další úlohy. Nabízí dvě hlavní datové struktury: DataFrame a Series, které zjednodušují správu textových i číselných dat.

Klíčové vlastnosti Pandas

1. Datové struktury

Pandas je známý svými robustními datovými strukturami, které tvoří základ pro manipulaci s daty.

• Series: Jednorozměrné pole s popisky (indexem), které může obsahovat data libovolného typu, například celá čísla, řetězce nebo desetinná čísla. Osu označují kolektivně indexy. Tato struktura je užitečná zejména pro práci s jednotlivými sloupci dat.
• DataFrame: Dvourozměrná, velikostně proměnná a potenciálně heterogenní tabulková datová struktura s popsanými osami (řádky a sloupci). Lze si ji představit jako slovník objektů Series. DataFrames jsou ideální pro práci s datovými sadami podobnými tabulkám nebo spreadsheetům, umožňují snadnou manipulaci a analýzu dat.

2. Zarovnání dat a chybějící hodnoty

Zpracování chybějících dat je jednou ze silných stránek Pandas. Poskytuje pokročilé možnosti zarovnání dat, což umožňuje bezproblémovou manipulaci s hodnotami, které chybí. Chybějící data jsou reprezentována jako NaN (not a number) u sloupců s desetinnými čísly. Pandas nabízí různé metody pro doplnění nebo odstranění chybějících hodnot a zajišťuje tak integritu a konzistenci dat.

3. Indexování a zarovnání

Indexování a zarovnání v Pandas jsou zásadní pro efektivní organizaci a popis dat. Tato vlastnost zajišťuje snadnou přístupnost a interpretovatelnost dat a umožňuje provádět složité operace s daty s minimální námahou. Díky silným nástrojům pro indexování usnadňuje Pandas organizaci a zarovnání velkých datových sad a umožňuje plynulou analýzu dat.

4. Seskupování a agregace

Pandas nabízí robustní funkce group by pro provádění operací split-apply-combine, což je běžný vzorec v datové vědě. Umožňuje agregovat a transformovat data různými způsoby, což usnadňuje získávání poznatků a statistické analýzy. Funkce GroupBy rozdělí data do skupin podle zadaných kritérií, provede na každé skupině požadované operace a výsledky spojí.

5. Práce se vstupem a výstupem dat (Data I/O)

Pandas obsahuje rozsáhlou sadu funkcí pro čtení a zápis dat mezi paměťovými datovými strukturami a různými formáty souborů, včetně CSV, Excelu, JSON, SQL databází a dalších. Tato vlastnost zjednodušuje import a export dat, čímž se Pandas stává univerzálním nástrojem pro správu dat napříč platformami.

6. Podpora více formátů souborů

Schopnost pracovat s různými formáty souborů je jednou z klíčových výhod Pandas. Podporuje například formáty JSON, CSV, HDF5 a Excel. Tato flexibilita usnadňuje práci s daty z různých zdrojů a urychluje proces analýzy dat.

7. Funkce pro časové řady

Pandas má vestavěnou podporu pro časové řady, včetně generování časových rozsahů, konverze frekvence, klouzavých statistik a posunů v čase. Tyto funkce jsou neocenitelné pro finanční analytiky a datové vědce pracující s časově závislými daty a umožňují komplexní analýzu časových řad.

8. Přetváření dat (reshaping)

Pandas poskytuje silné nástroje pro přetváření a pivotování datových sad, takže je snadnější upravit data do požadovaného formátu. Tato vlastnost je klíčová pro transformaci surových dat do analyzovatelnější podoby a usnadňuje lepší poznání a rozhodování.

9. Optimální výkon

Výkon Pandas je optimalizován pro efektivitu a rychlost, takže je vhodný i pro práci s velkými datovými sadami. Jádro je napsáno v Pythonu a C, což zaručuje rychlé a úsporné provádění operací. Díky tomu je Pandas ideální volbou pro datové vědce, kteří potřebují rychlé nástroje pro manipulaci s daty.

10. Vizualizace dat

Vizualizace je důležitou součástí analýzy dat a Pandas nabízí vestavěné možnosti pro vykreslování dat a analýzu grafů. Díky integraci s knihovnami jako Matplotlib umožňuje Pandas vytvářet informativní vizualizace, které zlepšují interpretovatelnost výsledků analýz.

Příklady využití Pandas

1. Čištění a příprava dat

Pandas je výkonný nástroj pro úlohy čištění dat, jako je odstraňování duplicit, zpracování chybějících hodnot nebo filtrování dat. Efektivní příprava dat je klíčová v analýze dat a strojovém učení a Pandas tento proces výrazně zjednodušuje.

2. Průzkumná analýza dat (EDA)

Během EDA používají datoví vědci Pandas pro průzkum a sumarizaci datových sad, hledání vzorců a generování poznatků. Tento proces často zahrnuje statistickou analýzu a vizualizaci, kterou usnadňuje integrace Pandas s knihovnami jako Matplotlib.

3. Transformace a úpravy dat

Pandas exceluje v procesu „data munging“ – tedy přetváření surových dat do vhodnější podoby pro analýzu. To zahrnuje přetváření dat, slučování datových sad i vytváření nových vypočítaných sloupců, což usnadňuje složitější datové transformace.

4. Finanční analýza dat

Pandas je široce využíván při finančních analýzách díky výkonnosti u časových řad a schopnosti zpracovat velké datové sady efektivně. Finanční analytici jej využívají pro operace jako výpočet klouzavých průměrů, analýzu cen akcií a modelování finančních dat.

5. Strojové učení

Samo Pandas není knihovnou pro strojové učení, ale hraje klíčovou roli v přípravě dat pro algoritmy strojového učení. Datoví vědci používají Pandas k předzpracování dat před jejich zadáním do modelů strojového učení, čímž zajišťují optimální výkon modelu.

Příklady použití Pandas v praxi

Příklad 1: Vytvoření DataFrame

import pandas as pd

# Vytvoření DataFrame ze slovníku
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Výstup:

      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago

Příklad 2: Čištění dat

# Zpracování chybějících hodnot
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Vyplnění chybějících hodnot nulou
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Výstup:

     A    B  C
0  1.0  0.0  4
1  2.0  2.0  0
2  0.0  3.0  6

Příklad 3: Seskupování a agregace

# Seskupení podle 'City' a výpočet průměrného věku
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Výstup:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas a AI automatizace

V kontextu AI a automatizace hraje Pandas zásadní roli při předzpracování dat a tvorbě příznaků, což jsou základní kroky při stavbě modelů strojového učení. Předzpracování dat zahrnuje čištění a transformaci surových dat do podoby vhodné pro modelování, zatímco tvorba příznaků znamená vytváření nových proměnných z existujících dat pro zvýšení výkonu modelu.

Chatboti a AI systémy často spoléhají na Pandas při zpracování vstupních a výstupních dat, provádění úloh jako sentimentová analýza, klasifikace záměrů nebo extrakce poznatků z uživatelských interakcí. Automatizací úloh spojených s daty Pandas pomáhá zefektivnit vývoj a nasazení AI systémů a umožňuje efektivnější rozhodování na základě dat.

Výzkum

Níže uvádíme několik relevantních vědeckých článků, které pojednávají o Pandas v různých kontextech:

1. PyPanda: a Python Package for Gene Regulatory Network Reconstruction

   • Autoři: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Shrnutí: Tento článek popisuje PyPanda, Pythonovou verzi algoritmu PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), který se používá k inferenci regulačních sítí genů. PyPanda nabízí rychlejší výkon a další funkce pro analýzu sítí oproti původní verzi v C++. Balíček je open source a volně dostupný na GitHubu.
   • Více zde

2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Autoři: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Shrnutí: Tato studie zkoumá, jak vývojáři diskutují Pandas témata na online fórech jako Stack Overflow. Identifikuje popularitu a výzvy různých témat Pandas, rozděluje je do kategorií jako zpracování chyb, vizualizace, externí podpora, dataframes a optimalizace. Zjištění mají pomoci vývojářům, pedagogům i studentům pochopit a řešit běžné problémy při používání Pandas.
   • Více zde

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autoři: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Shrnutí: Tento článek představuje nástroj pyCube pro vytváření a dotazování datových kostek v Pythonu. Zatímco tradiční nástroje pro datové kostky využívají grafická rozhraní, pyCube nabízí programatický přístup založený na Pythonu a Pandas, což ocení technicky zdatní datoví vědci. Demonstruje výrazné zlepšení výkonu oproti tradičním implementacím.
   • Více zde