Pandas

Der Name „Pandas“ stammt vom Begriff „Panel Data“, einem Begriff aus der Ökonometrie für Datensätze mit Beobachtungen über mehrere Zeiträume. Zusätzlich ist es eine Verkürzung von „Python Data Analysis“ und unterstreicht so die Hauptfunktion der Bibliothek. Seit ihrer Einführung im Jahr 2008 durch Wes McKinney ist Pandas ein Grundpfeiler des Python Data-Science-Stacks und arbeitet harmonisch mit Bibliotheken wie NumPy, Matplotlib und SciPy zusammen.

Pandas erleichtert die schnelle Aufbereitung unstrukturierter Daten, indem es sie organisiert und effizient mit fehlenden Werten umgeht, unter anderem. Es stellt zwei primäre Datenstrukturen bereit: DataFrame und Series, die das Datenmanagement für Text- und numerische Daten vereinfachen.

Wichtige Funktionen von Pandas

1. Datenstrukturen

Pandas ist bekannt für seine robusten Datenstrukturen, die das Rückgrat von Datenmanipulationsaufgaben bilden.

• Series: Ein eindimensionales, beschriftetes Array, das Daten beliebigen Typs enthalten kann, z. B. Ganzzahlen, Zeichenketten oder Fließkommazahlen. Die Achsenbeschriftungen einer Series werden zusammenfassend als Index bezeichnet. Diese Struktur ist besonders nützlich für die Verarbeitung und Durchführung von Operationen an einzelnen Daten-Spalten.
• DataFrame: Eine zweidimensionale, größenveränderbare und potenziell heterogene tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten). Sie kann als ein Wörterbuch von Series-Objekten betrachtet werden. DataFrames sind ideal für die Arbeit mit tabellen- oder tabellenähnlichen Datensätzen und ermöglichen einfache Datenmanipulation und -analyse.

2. Datenabgleich und Umgang mit fehlenden Daten

Der Umgang mit fehlenden Daten ist eine der Stärken von Pandas. Es bietet ausgefeilte Möglichkeiten zur Datenausrichtung und ermöglicht so die nahtlose Verarbeitung von Daten mit fehlenden Werten. Fehlende Daten werden in Fließkommaspalten als NaN („not a number“) dargestellt. Pandas bietet verschiedene Methoden zum Auffüllen oder Entfernen fehlender Werte und gewährleistet so Datenintegrität und Konsistenz.

3. Indexierung und Ausrichtung

Indexierung und Ausrichtung in Pandas sind entscheidend für die effiziente Organisation und Beschriftung von Daten. Diese Funktion stellt sicher, dass Daten leicht zugänglich und interpretierbar sind, sodass komplexe Datenoperationen mit minimalem Aufwand durchgeführt werden können. Durch leistungsstarke Werkzeuge zur Indexierung erleichtert Pandas die Organisation und Ausrichtung großer Datensätze und ermöglicht eine nahtlose Datenanalyse.

4. Group-By und Aggregation

Pandas bietet eine robuste Group-By-Funktionalität für Split-Apply-Combine-Operationen mit Datensätzen – ein häufiges Muster in der Datenanalyse. Dies ermöglicht die Aggregation und Transformation von Daten auf verschiedene Arten, was das Ableiten von Erkenntnissen und die Durchführung statistischer Analysen erleichtert. Die GroupBy-Funktion unterteilt die Daten nach bestimmten Kriterien in Gruppen, wendet auf jede Gruppe eine Funktion an und kombiniert die Ergebnisse.

5. Daten-Ein- und -Ausgabe

Pandas umfasst eine umfangreiche Suite von Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten zwischen im Speicher befindlichen Datenstrukturen und verschiedenen Dateiformaten wie CSV, Excel, JSON, SQL-Datenbanken und mehr. Diese Funktion vereinfacht das Importieren und Exportieren von Daten und macht Pandas zu einem vielseitigen Werkzeug für das Datenmanagement auf verschiedenen Plattformen.

6. Unterstützung mehrerer Dateiformate

Die Fähigkeit, unterschiedliche Dateiformate zu verarbeiten, ist ein großer Vorteil von Pandas. Es unterstützt Formate wie JSON, CSV, HDF5 und Excel, unter anderem. Diese Flexibilität erleichtert die Arbeit mit Daten aus verschiedenen Quellen und rationalisiert die Datenanalyse.

7. Zeitreihenfunktionalität

Pandas verfügt über eine eingebaute Unterstützung für Zeitreihendaten und bietet Funktionen wie die Generierung von Datumsbereichen, Frequenzkonvertierung, gleitende Fensterstatistiken und Zeitverschiebung. Diese Funktionen sind für Finanzanalysten und Data Scientists, die mit zeitabhängigen Daten arbeiten, von unschätzbarem Wert und ermöglichen umfassende Zeitreihenanalysen.

8. Datenumformung

Pandas stellt leistungsfähige Werkzeuge zum Umformen und Pivotieren von Datensätzen bereit, sodass Daten leichter in das gewünschte Format gebracht werden können. Diese Funktion ist essenziell, um Rohdaten in eine besser analysierbare Struktur zu überführen, was tiefere Einblicke und bessere Entscheidungen ermöglicht.

9. Optimale Performance

Die Performance von Pandas ist auf Effizienz und Geschwindigkeit optimiert, wodurch die Verarbeitung großer Datensätze möglich ist. Der Kern von Pandas ist in Python und C geschrieben, was eine schnelle und ressourcenschonende Ausführung gewährleistet. Das macht Pandas zur idealen Wahl für Data Scientists, die schnelle Werkzeuge zur Datenmanipulation benötigen.

10. Datenvisualisierung

Visualisierung ist ein wichtiger Aspekt der Datenanalyse, und Pandas bietet integrierte Funktionen zum Plotten von Daten und Analysieren von Diagrammen. Durch die Integration mit Bibliotheken wie Matplotlib ermöglicht Pandas die Erstellung informativer Visualisierungen, die die Verständlichkeit der Analyseergebnisse erhöhen.

Anwendungsfälle von Pandas

1. Datenbereinigung und -vorbereitung

Pandas ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Datenbereinigungsaufgaben wie das Entfernen von Duplikaten, den Umgang mit fehlenden Werten und das Filtern von Daten. Effiziente Datenvorbereitung ist entscheidend in Datenanalyse- und Machine-Learning-Workflows, und Pandas gestaltet diesen Prozess reibungslos.

2. Explorative Datenanalyse (EDA)

Während der EDA nutzen Data Scientists Pandas, um Datensätze zu untersuchen und zusammenzufassen, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser Prozess umfasst häufig statistische Analysen und Visualisierungen, die durch die Integration von Pandas mit Bibliotheken wie Matplotlib unterstützt werden.

3. Datenaufbereitung und -transformation

Pandas ist hervorragend für das Daten-Munging geeignet – die Umwandlung von Rohdaten in ein besser geeignetes Format für Analysen. Dazu gehören das Umformen von Daten, das Zusammenführen von Datensätzen und das Erstellen neuer berechneter Spalten, was komplexe Datenumwandlungen erleichtert.

4. Finanzdatenanalyse

Pandas wird aufgrund seiner Performance mit Zeitreihendaten und seiner Effizienz bei großen Datensätzen häufig für die Analyse von Finanzdaten eingesetzt. Finanzanalysten nutzen es zum Beispiel, um gleitende Durchschnitte zu berechnen, Aktienkurse zu analysieren und Finanzdaten zu modellieren.

5. Maschinelles Lernen

Obwohl Pandas selbst keine Machine-Learning-Bibliothek ist, spielt es eine entscheidende Rolle bei der Vorbereitung von Daten für Machine-Learning-Algorithmen. Data Scientists verwenden Pandas zur Datenvorverarbeitung, bevor die Daten in Machine-Learning-Modelle eingespeist werden, um eine optimale Modellleistung zu gewährleisten.

Beispiele für Pandas in der Praxis

Beispiel 1: Erstellen eines DataFrame

import pandas as pd

# Erstellen eines DataFrame aus einem Dictionary
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

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

Ausgabe:

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

Beispiel 2: Datenbereinigung

# Umgang mit fehlenden Daten
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, 2, 3],
    'C': [4, None, 6]
})

# Fehlende Werte mit 0 auffüllen
df_filled = df.fillna(0)
print(df_filled)

Ausgabe:

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

Beispiel 3: Group By und Aggregation

# Nach 'City' gruppieren und das Durchschnittsalter berechnen
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)

Ausgabe:

             Age
City
Chicago     22.0
Los Angeles 27.0
New York    24.0

Pandas und KI-Automatisierung

Im Kontext von KI und KI-Automatisierung spielt Pandas eine zentrale Rolle bei der Datenvorverarbeitung und dem Feature Engineering – beides grundlegende Schritte beim Aufbau von Machine-Learning-Modellen. Die Datenvorverarbeitung umfasst das Bereinigen und Transformieren von Rohdaten in ein für das Modellieren geeignetes Format, während beim Feature Engineering neue Merkmale aus bestehenden Daten generiert werden, um die Modellleistung zu verbessern.

Chatbots und KI-Systeme verlassen sich oft auf Pandas, um Dateneingaben und -ausgaben zu verarbeiten, z. B. für Sentiment-Analysen, Intent-Klassifizierung und das Extrahieren von Erkenntnissen aus Nutzerinteraktionen. Durch die Automatisierung datenbezogener Aufgaben trägt Pandas dazu bei, die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen zu beschleunigen und datengetriebene Entscheidungen effizienter und effektiver zu gestalten.

Forschung

Nachfolgend einige relevante wissenschaftliche Arbeiten, die Pandas in verschiedenen Kontexten beleuchten:

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

   • Autoren: David G. P. van IJzendoorn, Kimberly Glass, John Quackenbush, Marieke L. Kuijjer
   • Zusammenfassung: Diese Arbeit beschreibt PyPanda, eine Python-Version des PANDA-Algorithmus (Passing Attributes between Networks for Data Assimilation), der für die Rekonstruktion von genregulatorischen Netzwerken verwendet wird. PyPanda bietet im Vergleich zur ursprünglichen C++-Version eine schnellere Performance und zusätzliche Netzwerk-Analysefunktionen. Das Paket ist Open Source und frei auf GitHub verfügbar.
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2. An Empirical Study on How the Developers Discussed about Pandas Topics

   • Autoren: Sajib Kumar Saha Joy, Farzad Ahmed, Al Hasib Mahamud, Nibir Chandra Mandal
   • Zusammenfassung: Diese Studie untersucht, wie Entwickler auf Online-Foren wie Stack Overflow über Pandas-Themen diskutieren. Es werden die Beliebtheit und Herausforderungen verschiedener Themen identifiziert und in Fehlerbehandlung, Visualisierung, externe Unterstützung, DataFrames und Optimierung kategorisiert. Die Ergebnisse sollen Entwicklern, Lehrenden und Lernenden helfen, häufige Probleme im Umgang mit Pandas zu verstehen und zu adressieren.
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3. Creating and Querying Data Cubes in Python using pyCube

   • Autoren: Sigmundur Vang, Christian Thomsen, Torben Bach Pedersen
   • Zusammenfassung: Diese Arbeit stellt pyCube vor, ein Python-basiertes Tool zum Erstellen und Abfragen von Data Cubes. Während traditionelle Data-Cube-Tools grafische Benutzeroberflächen verwenden, bietet pyCube einen programmatischen Ansatz unter Nutzung von Python und Pandas und richtet sich an technisch versierte Data Scientists. Es werden deutliche Performance-Verbesserungen gegenüber klassischen Implementierungen gezeigt.
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