Pandas

Navnet “Pandas” stammer fra udtrykket “panel data,” et økonometri-begreb, der bruges om datasæt, som indeholder observationer over flere tidsperioder. Derudover er det en sammentrækning af “Python Data Analysis,” hvilket understreger dets primære funktion. Siden dets oprettelse i 2008 af Wes McKinney har Pandas udviklet sig til en hjørnesten i Python data science-stacken og arbejder harmonisk sammen med biblioteker som NumPy, Matplotlib og SciPy.

Pandas gør hurtigt arbejde ud af rodede data ved at organisere dem og effektivt håndtere manglende værdier, blandt andre opgaver. Det tilbyder to primære datastrukturer: DataFrame og Series, som forenkler datamanagement for både tekstuelle og numeriske data.

Nøglefunktioner i Pandas

1. Datastrukturer

Pandas er kendt for sine robuste datastrukturer, som udgør rygraden i datamanipulationsopgaver.

• Series: Et endimensionelt mærket array, der kan indeholde data af enhver type, såsom heltal, strenge eller flydende tal. Akseetiketterne i en Series kaldes samlet for index. Denne struktur er især nyttig til at håndtere og udføre operationer på enkelte datakolonner.
• DataFrame: En todimensionel, størrelsesvariabel og potentielt heterogen tabelstruktur med mærkede akser (rækker og kolonner). Den kan betragtes som en ordbog af Series-objekter. DataFrames er ideelle til at arbejde med datasæt, der ligner en tabel eller et regneark, hvilket muliggør nem datamanipulation og analyse.

2. Datajustering og manglende data

Håndtering af manglende data er en af Pandas’ styrker. Det tilbyder sofistikerede datajusteringsmuligheder, som gør det muligt at manipulere data med manglende værdier problemfrit. Manglende data repræsenteres som NaN (not a number) i flydende kolonner. Pandas tilbyder forskellige metoder til at udfylde eller fjerne manglende værdier, hvilket sikrer dataintegritet og konsistens.

3. Indeksering og justering

Indeksering og justering i Pandas er afgørende for effektiv organisering og mærkning af data. Denne funktion sikrer, at data er let tilgængelige og fortolkelige, hvilket gør det muligt at udføre komplekse dataoperationer med minimal indsats. Ved at tilbyde kraftfulde værktøjer til indeksering hjælper Pandas med organisering og justering af store datasæt, hvilket muliggør problemfri dataanalyse.

4. Group By og aggregering

Pandas tilbyder robust group by-funktionalitet til at udføre split-apply-combine-operationer på datasæt, et almindeligt analyse-mønster i data science. Dette muliggør aggregering og transformation af data på forskellige måder, hvilket gør det lettere at udlede indsigter og udføre statistiske analyser. GroupBy-funktionen opdeler data i grupper baseret på specificerede kriterier, anvender en funktion på hver gruppe og kombinerer resultaterne.

5. Data I/O

Pandas indeholder en omfattende samling af funktioner til at læse og skrive data mellem in-memory datastrukturer og forskellige filformater, herunder CSV, Excel, JSON, SQL-databaser og flere. Denne funktion forenkler processen med at importere og eksportere data og gør Pandas til et alsidigt værktøj til datamanagement på tværs af platforme.

6. Understøttelse af flere filformater

Evnen til at håndtere forskellige filformater er en væsentlig fordel ved Pandas. Det understøtter formater som JSON, CSV, HDF5 og Excel, blandt andre. Denne fleksibilitet gør det lettere at arbejde med data fra mange forskellige kilder og strømliner dataanalyseprocessen.

7. Funktionalitet for tidsserier

Pandas er udstyret med indbygget understøttelse af tidsseriedata og tilbyder funktioner som generering af datointervaller, frekvenskonvertering, moving window-statistikker og tidsskift. Disse funktioner er uvurderlige for finansanalytikere og data scientists, der arbejder med tidsafhængige data, og muliggør omfattende analyse af tidsserier.

8. Dataromformning

Pandas tilbyder kraftfulde værktøjer til at omforme og pivottabellere datasæt, hvilket gør det nemmere at omstrukturere data i det ønskede format. Denne funktion er essentiel til at transformere rådata til en mere analyserbar struktur og muliggør bedre indsigter og beslutningstagning.

9. Optimal ydeevne

Ydeevnen i Pandas er optimeret for effektivitet og hastighed, hvilket gør det velegnet til at håndtere store datasæt. Kernen er skrevet i Python og C, hvilket sikrer, at operationer udføres hurtigt og ressourceeffektivt. Dette gør Pandas til et ideelt valg for data scientists, der kræver hurtige datamanipulationsværktøjer.

10. Visualisering af data

Visualisering er en vigtig del af dataanalyse, og Pandas tilbyder indbyggede muligheder for at plotte data og analysere grafer. Ved integration med biblioteker som Matplotlib kan Pandas-brugere oprette informative visualiseringer, der øger forståelsen af analyseresultater.

Anvendelsesområder for Pandas

1. Datarensning og forberedelse

Pandas er et kraftfuldt værktøj til datarensningsopgaver såsom fjernelse af dubletter, håndtering af manglende værdier og filtrering af data. Effektiv dataforberedelse er kritisk i dataanalyse og maskinlæringsarbejdsgange, og Pandas gør denne proces problemfri.

2. Eksplorativ dataanalyse (EDA)

Under EDA bruger data scientists Pandas til at udforske og opsummere datasæt, identificere mønstre og generere indsigter. Denne proces involverer ofte statistisk analyse og visualisering, som understøttes af Pandas’ integration med biblioteker som Matplotlib.

3. Data munging og transformation

Pandas udmærker sig i data munging, processen hvor rådata transformeres til et mere egnet format til analyse. Dette inkluderer omformning af data, sammensmeltning af datasæt og oprettelse af nye beregnede kolonner, hvilket gør det lettere at udføre komplekse datatransformationer.

4. Finansiel dataanalyse

Pandas bruges bredt til finansiel dataanalyse på grund af dets ydeevne med tidsseriedata og evne til effektivt at håndtere store datasæt. Finansanalytikere bruger det til at udføre operationer som beregning af glidende gennemsnit, analyse af aktiekurser og modellering af finansielle data.

5. Maskinlæring

Selvom Pandas ikke er et maskinlæringsbibliotek i sig selv, spiller det en afgørende rolle i forberedelsen af data til maskinlæringsalgoritmer. Data scientists bruger Pandas til at forbehandle data, før det føres ind i maskinlæringsmodeller, hvilket sikrer optimal modelpræstation.

Eksempler på Pandas i praksis

Eksempel 1: Oprettelse af en DataFrame

import pandas as pd

# Opretter en DataFrame fra en ordbog
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

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

Output:

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

Eksempel 2: Datarensning

# Håndtering af manglende data
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Udfyld manglende værdier med 0
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Output:

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

Eksempel 3: Group By og aggregering

# Group by 'City' og beregn gennemsnitsalder
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Output:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas og AI-automatisering

I AI- og AI-automatiseringens kontekst spiller Pandas en vigtig rolle i datapreprocessing og feature engineering, som begge er grundlæggende trin i opbygningen af maskinlæringsmodeller. Datapreprocessing indebærer rensning og transformation af rådata til et format, der er egnet til modellering, mens feature engineering handler om at skabe nye features ud fra eksisterende data for at forbedre modelpræstationen.

Chatbots og AI-systemer benytter ofte Pandas til at håndtere data-input og -output, udføre operationer som sentimentanalyse, intentionsklassificering og udtræk af indsigter fra brugerinteraktioner. Ved at automatisere datarelaterede opgaver hjælper Pandas med at strømline udviklingen og implementeringen af AI-systemer, hvilket muliggør mere effektiv og datadrevet beslutningstagning.

Forskning

Nedenfor er nogle relevante videnskabelige artikler, der diskuterer Pandas i forskellige sammenhænge:

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

   • Forfattere: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Resumé: Denne artikel beskriver PyPanda, en Python-version af PANDA (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation)-algoritmen, som bruges til genregulatorisk netværksinferens. PyPanda tilbyder hurtigere ydeevne og ekstra netværksanalysefunktioner sammenlignet med den oprindelige C++ version. Pakken er open source og frit tilgængelig på GitHub.
   • Læs mere

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

   • Forfattere: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Resumé: Dette studie undersøger, hvordan udviklere diskuterer Pandas-emner på onlinefora som Stack Overflow. Det identificerer popularitet og udfordringer ved forskellige Pandas-emner og kategoriserer dem inden for fejlhåndtering, visualisering, ekstern support, dataframes og optimering. Resultaterne har til formål at hjælpe udviklere, undervisere og lærende med at forstå og løse almindelige problemer i brugen af Pandas.
   • Læs mere

3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Forfattere: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Resumé: Denne artikel introducerer pyCube, et Python-baseret værktøj til oprettelse og forespørgsel på datakuber. Hvor traditionelle datakubeværktøjer bruger grafiske grænseflader, tilbyder pyCube en programmatisk tilgang, der udnytter Python og Pandas og henvender sig til teknisk dygtige data scientists. Det demonstrerer markante forbedringer i ydeevne i forhold til traditionelle implementeringer.
   • Læs mere